终于搞懂了 super(XXXX, self).__init__()的作用是啥了

在使用pytorch框架时，难免要自己定义网络。于是，super(XXXX, self).init()，就成了自定义网络结构时必不可少的第一句。但是，super(XXXX, self).init()具体的作用是什么我一直没有搞清楚。阅读了大量的博客后，我终于搞懂了！
一言以蔽之：super(XXX, self).init()——对继承自父类的属性进行初始化，并且用父类的初始化方法初始化继承的属性。
我们先看一个简单的例子：

class Person():    def __init__(self, name, gender):    # 为name和gender赋值         self.name = name        self.gender = gender            def printinfo(self):            print(self.name, self.gender)# Stu类继承Person类        class Stu(Person):    def __init__(self, name, gender, school):            # 使用父类的初始化方法来初始化子类name和gender属性        super(Stu, self).__init__(name, gender)                  self.school = school            def printinfo(self):       # 对父类的printinfo方法进行重写               print(self.name, self.gender, self.school)     if __name__=='__main__':    stu = Stu('Bob', 'female', '5th')    stu.printinfo()>>>Bob female 5th

当然，如果初始化的逻辑与父类的不同，不使用父类的方法，自己重新初始化也是可以的。比如：

class Person(object):    def __init__(self, name, gender, age):        self.name = name        self.gender = gender        self.age = age        # Student类继承Person类class Student(Person):    def __init__(self, name, gender, age, school, score):        # 调用父类的初始化方法，初始化name、gender、age属性        super(Student, self).__init__(name,gender, age)                # 对name、gender属性进行改写。age属性仍保持父类的初始化方法                self.name = name.upper()  # 姓名改为大写        self.gender = gender.upper()  # 性别改为大写        self.school = school        self.score = score        s = Student("Alice", "female", "18", "High school", "17")print(s.name, s.gender, s.school, s.score)>>>ALICE FEMALE High school 17

在理解了上面的小例子后，我们再仔细研究一下机器学习中的代码：

class Net(nn.Module): # 继承自nn.Moudle    def __init__(self):            super(Net, self).__init__()        # 输入图像channel：1；输出channel：6；5x5卷积核        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)

super(Net, self).init()的含义：子类Net类继承父类nn.Module，super(Net, self).init()就是对继承自父类nn.Module的属性进行初始化。并且是用nn.Module的初始化方法来初始化继承的属性。

也就是：用父类的方法初始化子类的属性。

有的人肯定会问，为啥要用父类的方法去初始化属性呢？原因很简单：就是因为父类的方法已经写好了，我们只需要调用就可以了。难道你还想自己写一堆代码去初始化各种权重和参数，处理一堆forward和backward的逻辑吗？

最后，多一句嘴，介绍一写在python中__init()的作用
在python中创建类后，通常会创建一个 init__ ()方法，这个方法会在创建类的实例的时候自动执行。

实例1:【实例化Bob这个对象的时候， __ init__ ()方法会自动执行】：
在下面的示例中，我们在实例化Bob这个对象的时候， __ init__ ()方法就已经自动执行了，如果不是__ init__ ()方法，比如说eat()方法，那就只有在调用时才会执行。

class Person():    def __init__(self):        print("是一个人")    def eat(self):        print("要吃饭")        Bob = Person()>>>是一个人

【实例2】哪些需放入__ init__ ()方法中，哪些不需要？？？

需要在 __ init__ ()方法中定义：希望有一些操作是在创建实例的时候就自动创建的。在神经网络代码中，一些网络结构的设置，也最好放在 __ init__ ()方法中。

在下述代码中，我们把money这个属性也定义在__ init__ ()方法中，这样就不需要在执行eat()方法后再执行qian()方法。

class Person():    def __init__(self, name,money):        print("是一个人")        self.name = name        self.money = money    def eat(self):        print("%s要吃饭" % self.name)    def qian(self):        print("花了%s元" % self.money)Bob = Person("Bob",12)Bob.eat()Bob.qian()>>>是一个人Bob要吃饭花了12元