Python - Vererbung

[HerrDrachen]

Hallo,

class FeedForward(torch.nn.Module): def __init__(self, input_neurons, hidden_neurons, output_neurons): super(FeedForward,self).__init__() self.hidden = nn.Linear(input_neurons, hidden_neurons) self.out = nn.Linear(hidden_neurons,output_neurons) def forward(self, x): x = self.hidden(x) x = F.relu(x) x = self.out(x) return x


kann mir jemand bitte die 2 Zeilen erklären:
def init(self, input_neurons, hidden_neurons, output_neurons):
super(FeedForward,self).init()


Die erste Zeile ist die init Methode (Konstruktor) von der Klasse FeedFoward?
Die zweite Zeile verstehe ich nicht, was wird da gemacht?

 

[madmax2010]

Genau. init ist der 'default constructor' mit dem du halt den initialen zustand eines objekts beschreibst.
lies mal hier komplett. Das schaut gut aus: https://www.geeksforgeeks.org/__init__-in-python/

Mit super fuehrst du einen Aufruf auf die vererbende Klasse aus und kannst die dortigen methoden nutzen.
suche mal eben auch dazu was
Ah, da. Das war ja leicht. https://www.geeksforgeeks.org/python-super/?ref=gcse

 

[0x8100]

FeedForward leitet sich von torch.nn.Module ab und implementiert sein eigenes __init__ und überschreibt damit das __init__ von torch.nn.Module. ohne "super" wird beim instanziieren von FeedForward nur dessen __init__ ausgeführt - alles was das __init__ von torch.nn.Module machen würde, wäre nicht vorhanden.

ohne super()

In [8]: class A(object):
   ...:     def __init__(self):
   ...:         self.a = 1
   ...:
   ...:

In [9]: class B(A):
   ...:     def __init__(self):
   ...:         self.b = 2
   ...:

In [10]: b = B()

In [11]: b.a
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-98be602909d9> in <module>
----> 1 b.a

AttributeError: 'B' object has no attribute 'a'

mit super()

In [13]: class B(A):
    ...:     def __init__(self):
    ...:         super().__init__()
    ...:         self.b = 2
    ...:

In [14]: b = B()

In [15]: b.a
Out[15]: 1

 

[Kizarou]

Dein Code erstellt ein neuronales Netz in Pytorch. Die Super ().init methode ruft die init methode der "Parent" Klasse auf (heißt also von nn.Module)
Pytorch neuronales Netz Video

 

[HerrDrachen]

super(FeedForward,self).init()

Damit rufen wir den Konstruktor der Superklasse (torch.nn.Module) auf und übergeben FeedForward.
Was macht das self?

Anschließend kann man die Methoden von torch.nn.Module benutzen?
nn.Linear und forward in dem Fall?

 

[0x8100]

die syntax super(type[, object-or-type]) brauchst du mit python3 nicht mehr (und python2.7 verwendest du hoffentlich nicht mehr). einfach super() reicht.

die funktionen deiner elternklasse sind schon alleine aufgrund der vererbung verfügbar. super() brauchst du nur, wenn du funktionen überschreibst, aber den code der elternklasse trotzdem noch ausführen willst.

 

[madmax2010]

self -> Du nutzt die instanzvariabln und nicht die lokalen