Я хочу спросить об этом конкретном c примере, взятом из официального руководства по Pytorch .
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square convolution
# kernel
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
# an affine operation: y = Wx + b
self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120) # 6*6 from image dimension
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
net = Net()
print(net)
И вывод
Net(
(conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(fc1): Linear(in_features=576, out_features=120, bias=True)
(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
(fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
Как я понимаю, этот код определяет дочерний класс Net
из nn.Module
и определяет в его инициализаторе элементы conv1
, conv2
, et c. Эти члены печатаются при вызове print(net)
. Исходя из этого, я подумал, что если я добавлю строку self.x = 0
к инициализатору Net
, будет дополнительная строка вывода, что-то вроде: (x): 0
. Но этого не произошло. Итак, кто решает, какая часть Net
будет напечатана?