[PYTHON] Wenn das Modul nicht zugewiesen werden kann, bevor der Aufruf von Module.init () in pytorch ausgegeben wird

Es ist eine sehr einfache Geschichte, aber es ist ein Memorandum, weil es eines Tages für eine lange Zeit zu schmelzen scheint.

Entsprechender Code und Fehlerinhalt

import torch
import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, p_n_features_num, timesteps) -> None:
        self.p_n_features_num = p_n_features_num
        self.linear = nn.Linear(
            p_n_features_num, p_n_features_num, bias=True)
        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU()

    def forward(self, input_net):
        input_net = input_net.view(input_net.size(0), self.p_n_features_num)
        return self.leakyrelu(self.linear(input_net))

Wenn Sie hier \ _ \ _ init \ _ \ _ von Encoder aufrufen

cannot assign module before Module.init() call

```Ich bekomme den Fehler.

## Lösung, Code korrigieren
 Dies liegt daran, dass die Supermethode nicht zuerst aufgerufen wurde, da sie zum Zeitpunkt von init nn.Module geerbt hat. Daher kann es durch Ändern wie folgt behoben werden.

```python
import torch
import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, p_n_features_num, timesteps) -> None:
        super(Encoder, self).__init__()
        self.p_n_features_num = p_n_features_num
        self.linear = nn.Linear(
            p_n_features_num, p_n_features_num, bias=True)
        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU()

    def forward(self, input_net):
        input_net = input_net.view(input_net.size(0), self.p_n_features_num)
        return self.leakyrelu(self.linear(input_net))