python - 此类的 __call__ 方法在没有适当参数的情况下被调用时如何工作？

Question

我正在浏览 Daniel Nouri 的 tutorial关于使用 CNN 的面部识别，我遇到了一些我不理解的代码。 Daniel 正在定义一个在网络训练期间每次迭代结束时调用的类，它将决定训练是否应该提前停止:

class EarlyStopping(object):
    def __init__(self, patience=100):
        self.patience = patience
        self.best_valid = np.inf
        self.best_valid_epoch = 0
        self.best_weights = None

    def __call__(self, nn, train_history):
        current_valid = train_history[-1]['valid_loss']
        current_epoch = train_history[-1]['epoch']
        if current_valid < self.best_valid:
            self.best_valid = current_valid
            self.best_valid_epoch = current_epoch
            self.best_weights = nn.get_all_params_values()
        elif self.best_valid_epoch + self.patience < current_epoch:
            print("Early stopping.")
            print("Best valid loss was {:.6f} at epoch {}.".format(
                self.best_valid, self.best_valid_epoch))
            nn.load_params_from(self.best_weights)
            raise StopIteration()

这是有道理的，但是代码中的实际实现看起来像这样:

net8 = NeuralNet(
# ...
on_epoch_finished=[
    AdjustVariable('update_learning_rate', start=0.03, stop=0.0001),
    AdjustVariable('update_momentum', start=0.9, stop=0.999),
    EarlyStopping(patience=200),
    ],
# ...
)

显然，Daniel 将类作为函数调用。但是，如果没有 __call__(args) 中显示的参数，我不明白他是如何调用它的。 nolearn 的源代码就是这样实现的吗？我很困惑网络如何知道使用 nn 和 train_history 而没有将它们传递给函数。

Answer 1

他没有使用 EarlyStopping(patience=200) 调用 __call__，而是调用^* EarlyStopping.__init__ 签名为:

def __init__(self, patience=100):

并为patience提供替代值；这完全匹配可用于 __init__ 的参数。

EarlyStopping.__call__ 实例被调用；也就是说，如果调用顺序是:

e = EarlyStopping(patience = 200)
e(patience=50)  # TypeError Raised

将引发适当的错误。

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*让您失望的括号实际上是在打电话。不是调用 EarlyStopping.__call__ 而是调用 type.__call__，EarlyStopping 的(元)类。 type.__call__ 是 Python 在初始化对象时执行的第一个操作，它被调用接受传递的任何参数，然后(在其他一些操作之后)调用 __new__ 和 __init__ 按此顺序；本质上，__init__ 是通过参数 patience=100 间接调用的。