Наследование пользовательских моделей Tensorflow и super() ⇐ Python
Наследование пользовательских моделей Tensorflow и super()
Просматривая учебные пособия по тензорному потоку, я наткнулся на две разные версии создания пользовательских моделей: в одной вы передаете свой собственный дочерний класс в super(), как здесь. Но и здесь они ничего не передают в super().
Ниже приведен пример кода того, что я имею в виду. В чем разница? Это просто старая или новая версия синтаксиса Python?
класс ResNet(tf.keras.Model): защита __init__(self, num_classes): супер().__init__() # или # super(ResNet, self).__init__() Я попробовал запустить оба варианта с небольшой версией пользовательского ResNet18, и в обоих случаях это сработало и дало очень похожие результаты.
Просматривая учебные пособия по тензорному потоку, я наткнулся на две разные версии создания пользовательских моделей: в одной вы передаете свой собственный дочерний класс в super(), как здесь. Но и здесь они ничего не передают в super().
Ниже приведен пример кода того, что я имею в виду. В чем разница? Это просто старая или новая версия синтаксиса Python?
класс ResNet(tf.keras.Model): защита __init__(self, num_classes): супер().__init__() # или # super(ResNet, self).__init__() Я попробовал запустить оба варианта с небольшой версией пользовательского ResNet18, и в обоих случаях это сработало и дало очень похожие результаты.
-
- Похожие темы
- Ответы
- Просмотры
- Последнее сообщение
-
-
Метод SUPER() в Python 3.11 — «Ошибка выполнения: super(): нет аргументов»
Anonymous » » в форуме Python - 0 Ответы
- 94 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-