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基于tensorflow __init__、build 和call的使用小结

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09 28 4
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这篇CFSDN的博客文章基于tensorflow __init__、build 和call的使用小结由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

1.介绍

在使用tf构建网络框架的时候，经常会遇到__init__、build 和call这三个互相搭配着使用，那么它们的区别主要在哪里呢?

1）__init__主要用来做参数初始化用，比如我们要初始化卷积的一些参数，就可以放到这里面 。

2）call可以把类型的对象当做函数来使用，这个对象可以是在__init__里面也可以是在build里面 。

3）build一般是和call搭配使用，这个时候，它的功能和__init__很相似，当build中存放本层需要初始化的变量，当call被第一次调用的时候，会先执行build()方法初始化变量，但后面再调用到call的时候，是不会再去执行build()方法初始化变量 。

2.代码

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class RB(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__( self , num_filters, * args, * * kwargs):
  self .num_filters = num_filters
  super (RB, self ).__init__( * args, * * kwargs)
  #按需求添加卷积
  def build( self , input_shape):
  #按需求添加卷积
  self ._layers = [
  ]
  super (RB, self ).build(input_shape)
 
  def call( self , tensor):
  for layer in self ._layers:
   tensor = layer(tensor)
class DecodeNet(tf.keras.layers.Layer):
 
  def __init__( self , num_filters, * args, * * kwargs):
  self .num_filters = num_filters
  super (DecodeNet, self ).__init__( * args, * * kwargs)
  self .rb_block0 = RB( self .num_filters)
  self .rb_block1 = RB( self .num_filters)
  self .rb_block2 = RB( self .num_filters)
 
  def build( self , input_shape):
  self ._layers = [
   RB( self .num_filters),
   RB( self .num_filters),
   RB( self .num_filters),
  ]
  super (DecodeNet, self ).build(input_shape)
 
  def call( self , tensor):
  tensor = self .rb_block0(tensor)
  tensor = self .rb_block1(tensor)
  for layer in self ._layers:
   tensor = layer(tensor)
  tensor = self .rb_block2(tensor)
  return tensor

补充：Python类中的__init__() 和 self 的解析 。

1、Python中self的含义

self，英文单词意思很明显，表示自己，本身.

此处有几种潜在含义:

1.这里的自己，指的是，实例Instance本身.

2.同时， 由于说到“自己”这个词，都是和相对而言的“其他”而说的；而此处的其他，指的是，类Class，和其他变量，比如局部变量，全局变量等.

此处的self，是个对象（Object），是当前类的实例.

因此，对应的self.valueName 和 self.function()中的valueName：表示self对象，即实例的变量。与其他的，Class的变量，全局的变量，局部的变量，是相对应的.

function：表示是调用的是self对象，即实例的函数。与其他的全局的函数，是相对应的.

2、Python中为何要有self

那就是:

在类的代码（函数）中，需要访问当前的实例中的变量和函数的，即，访问Instance中的:

对应的变量（属性，property)：Instance.ProperyNam，去读取之前的值和写入新的值 。

调用对应函数（function）：Instance.function()，即执行对应的动作 。

-> 而需要访问实例的变量和调用实例的函数，当然需要对应的实例Instance对象本身 。

-> 而Python中就规定好了，函数的第一个参数，就必须是实例对象本身，并且建议，约定俗成，把其名字写为self 。

-> 所以，我们需要self（需要用到self） 。

而如果没有用到self，即代码中，去掉self后，那种写法所使用到的变量，实际上不是你所希望的，不是真正的实例中的变量和函数，而是的访问到了其他部分的变量和函数了。甚至会由于没有合适的初始化实例变量，而导致后续无法访问的错误.

下面，就通过代码，来演示，如果去掉self，或者没有合理的使用self，会出现哪些错误.

3、首先来看一下__init__()和self对象

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: antcolonies
class Person( object ):
  def __init__( self , name, lang, website):
   self .name = name
   self .lang = lang
   self .website = website
 
   print ( 'self: ' , self )
   print ( 'type of self: ' , type ( self ))
'''
未实例化时，运行程序，构造方法没有运行
'''
p = Person( 'Tim' , 'English' , 'www.universal.com' )
'''实例化后运行的结果
self: <__main__.Person object at 0x00000000021EAF98>
type of self: <class '__main__.Person'>
'''

可以看出self为实例变量p，是一个Person类型的对象.

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class Dog( object ): 
  def __init__( self ,name,dog_type):
   self .name = name
   self . type = dog_type
  def sayhi( self ):
   print ( "hello,I am a dog, my name is " , self .name)
 
d = Dog( 'LiChuang' , "京巴" )   # 实例化
d.sayhi()

以下是d = Dog('LiChuang',"京巴")实例化的示意图:

基于tensorflow __init__、build 和call的使用小结

4、如果没有在__init__中初始化对应的实例变量的话，导致后续引用实例变量会出错

如下代码，完整的演示了，如果没有在类Class的最初的__init__函数中，正确的初始化实例变量，则会导致后续没有变量可用，因而出现AttributeError的错误:

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: antcolonies
name = 'whole global name'
'''
注：此处全局的变量名，写成name，只是为了演示而用
实际上，好的编程风格，应该写成gName之类的名字，
以表示该变量是Global的变量
'''
class Person( object ):
  def __init__( self , newPersonName):
   # self.name = newPersonName
   '''
   如果此处不写成self.name
   那么此处的name，只是__init__函数中的局部临时变量name而已
   和全局中的name，没有半毛钱关系
   '''
   name = newPersonName
   '''
   此处只是为了代码演示，而使用了局部变量name，
   不过需要注意的是，此处很明显，由于接下来的代码也没有利用到此处的局部变量name
   则就导致了，此处的name变量，实际上被浪费了，根本没有利用到
   '''
  def sayYourName( self ):
   '''
   此处由于找不到实例中的name变量，所以会报错：
   AttributeError: Person instance has no attribute 'name'
   '''
   print ( 'My name is %s' % self .name)
 
def selfAndInitDemo():
  personInstance = Person( 'Tim' )
  personInstance.sayYourName()
if __name__ = = '__main__' :
  selfAndInitDemo()
 
''' 未使用self.name时抛异常
Traceback (most recent call last):
  File "E:/python14_workspace/s14/day06/test_1.py", line 18, in <module>
  selfAndInitDemo()
  File "E:/python14_workspace/s14/day06/test_1.py", line 15, in selfAndInitDemo
  personInstance.sayYourName()
  File "E:/python14_workspace/s14/day06/test_1.py", line 11, in sayYourName
  print('My name is %s' %self.name)
AttributeError: 'Person' object has no attribute 'name'
'''

从上述代码可见，由于在类的初始化（实例化）的__init__函数中，没有给self.name设置值，使得实例中，根本没有name这个变量，导致后续再去访问self.name，就会出现AttributeError的错误了.

对应的，如果写成self.name，则意思就正确了，就是初始化的时候，给实例中新增加，并且正常设置了正确的值newPersionName了，所以后续再去通过self.name，就可以访问到，当前实例中正确的变量name了.

相应的正确写法的代码如下:

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: antcolonies
name = 'whole global name'
'''
注：此处全局的变量名，写成name，只是为了演示而用
实际上，好的编程风格，应该写成gName之类的名字，
以表示该变量是Global的变量
'''
class Person( object ):
  def __init__( self , newPersonName):
   self .name = newPersonName
   '''
   此处正确的，通过访问self.name的形式，实现了：
    1.给实例中，增加了name变量
    2.并且给name赋了初值，为newPersionName
   '''
  def sayYourName( self ):
   '''
   此处由于开始正确的初始化了self对象，使得其中有了name变量，
   所以此处可以正确访问了name值了
   '''
   print ( 'My name is %s' % self .name)
 
def selfAndInitDemo():
  personInstance = Person( 'Tim' )
  personInstance.sayYourName()
 
if __name__ = = '__main__' :
  selfAndInitDemo()
'''My name is Tim'''

5、在函数中，使用对应的变量

虽然代码是可以运行的，但是实际上却是使用的，不是实例中的变量 。

有时候，虽然你写的代码，可以运行，但是使用到的变量，由于没有加self，实际上是用到的不是实例的变量，而是其他的变量.

此类问题，主要和Python中的变量的作用域有关，但是此处例子中，也和是否使用self有关:

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: antcolonies
name = 'whole global name'
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注：此处全局的变量名，写成name，只是为了演示而用
实际上，好的编程风格，应该写成gName之类的名字，
以表示该变量是Global的变量
'''
class Person( object ):
  name = 'class global name'
  def __init__( self , newPersonName):
   # self.name = newPersonName
   '''
   此处，没有使用self.name
   而使得此处的name，实际上仍是局部变量name
   虽然此处赋值了，但是后面没有被利用到，属于被浪费了的局部变量name
   '''
   name = newPersonName
  def sayYourName( self ):
   '''
   此处，之所以没有像之前一样出现：
   AttributeError: Person instance has no attribute 'name'
   那是因为，虽然当前的实例self中，没有在__init__中初始化对应的name变量，实例self中没有对应的name变量
   但是由于实例所对应的类Person，有对应的name变量,所以也是可以正常执行代码的
   对应的，此处的self.name，实际上是Person.name
   '''
   print ( 'My name is %s' % self .name)
   print ( 'Name within class Person is actually the global name: %s' % name)
   print ( "Only access Person's name via Person.name = %s" % (Person.name))
 
def selfAndInitDemo():
  personInstance = Person( 'Tim' )
  personInstance.sayYourName()
  print ( 'whole global name is %s' % name)
 
if __name__ = = '__main__' :
  selfAndInitDemo()
'''
My name is class global name
Name within class Person is actually the global name: whole global name
Only access Person's name via Person.name = class global name
whole global name is whole global name
'''

其中，可见，此处开始__init__中，没有给self实例初始化对应的name， 。

而后面的函数sayYourName中，虽然可以调用到self.name而没有出现AttributeError错误， 。

但是实际上此处的值，不是所期望的，传入的name，即"Tim"，而是类中的name的值，即"class global name".

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教.

原文链接：https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/103810507 。

最后此篇关于基于tensorflow __init__、build 和call的使用小结的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于基于tensorflow __init__、build 和call的使用小结的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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