这篇文章主要介绍“python类参数定义及数据扩展方式是什么”，在日常操作中，相信很多人在python类参数定义及数据扩展方式是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python类参数定义及数据扩展方式是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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将conda环境设置为ai，conda activate ai
这个文件的由来：
由于在yolov1的pytorch实现的损失函数中，看到继承了nn.Module，并且其中两个参数不像c++那里指定类型，那么他们的类型是哪里来的
这里就是在探索这样一件事
操作逻辑：
先在类中定义了构造函数以及一个自定义函数；
构造函数定义了属性S、B，自定义函数引入两个参数，对两个参数进行调用
这里就说明参数的结构是怎么样的，取决于参数被调用了什么东西，比如这里调用了N = box1.size(0) M = box2.size(0)说明了它是类似一个矩阵的东西，对应的box1的定义就是`torch.rand(10,4)
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable #探究属性S，B是如何产生的，以及box1、box2是如何产生的、如何调用 class yoloLoss(nn.Module): def __init__(self,S,B): self.S=S self.B=B def compute_iot(self,box1,box2): N = box1.size(0) #调用方式就表示了变量是什么类型，这里是一个张量，其中每个元素是一个tensor，所以是N*4的张量 M = box2.size(0) print(M,N) yoloLoss1 =yoloLoss(10, 11) yoloLoss1.compute_iot(torch.rand(10,4),torch.rand(11,4))
探究unsqueeze以及expand的使用方法，unsqueeze可以增加一个纬度，但是维度的siz只是1而已，而expand就可以将数据进行复制，将数据变为n
# 获得一开始的初始化数值：tensor([[a1,a2,a3]])
nn1=torch.rand(1,3)
print(nn1)
# unsqueeze是解压的意思，在第i个维度上进行扩展，将其扩展为tensor([[[a1,a2,a3]]])
nn1=nn1.unsqueeze(0)
print("*"*100)
print(nn1)
#利用expand对数据进行扩展
nn1=nn1.expand(1,3,3)
print("*"*100)
print(nn1)
到此，关于“python类参数定义及数据扩展方式是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
