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人工智能中一些看不懂的代码

人工智能中一些看不懂的代码

源码有一个写法:

def forward(self, input: Tensor, hx: Optional[Tensor] = None) -> Tuple[Tensor, Tensor]: # noqa: F811

        pass

forward,它的第一个参数 input 是一个 Tensor 类型的变量,第二个参数 hx 是一个可选的 Tensor 类型变量,这里使用了 Python 3.7 引入的类型注解语法。

函数返回值类型是一个由两个 Tensor 类型变量组成的元组(Tuple)【 -> 的意思是返回值】,其中第一个变量表示函数的输出结果,第二个变量为临时状态(通常用于循环网络)。

除此之外,这段代码还包含了一个 pass 语句,它的作用是占位符,表示这个函数目前并没有实现任何功能。如果你需要在这个函数中添加具体的代码实现,可以将这个 pass 语句替换为你的代码。

2、@classmethod

@classmethod 是 Python 中的一个装饰器(Decorator),用于定义类方法

类方法是与类相关联的方法,而不是与实例相关联的方法。可以直接“类.方法”直接调用类方法而不需要实例化

使用 @classmethod 装饰器来定义一个类方法,可以在方法中使用 cls 参数来引用类本身,而不是实例本身【在类方法中,第一个参数通常被约定为 cls,表示类本身。然而,你可以使用任何名称。】。例如:

class MyClass:var = 123@classmethoddef class_method(cls):print(cls.var)# 使用“@classmethod”的时候,可以直接调用类方法,不需要实例化
MyClass.class_method()# 不使用“@classmethod”的时候,需要实例化才能调用类方法
class1 = MyClass()
class1.class_method()

在上面的示例代码中,我们使用 @classmethod 装饰器定义了一个名为 class_method 的类方法。在该方法中,我们使用 cls 参数来引用类本身,并打印了类变量 var 的值。最后,我们在不创建实例的情况下调用了该方法,输出了类变量的值。