Python 3.7 Python中是否存在“使用”的问题？

每次调用class.function都很累人而且不简洁。有没有一种方法可以直接使用函数调用类中的函数？我正在使用Python 3.7

class SineModel(keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
    ...
    def np_to_tensor(list_of_numpy_objs):
        result = (tf.convert_to_tensor(obj) for obj in list_of_numpy_objs)
        return result

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您没有正确定义该方法，也没有任何理由将其作为一种方法。嗯，这有点苛刻。只要您只通过类而不是实例调用函数，那么从技术上讲，实例方法和正确的静态方法之间就没有什么区别

也就是说，您几乎不需要为此定义特定的函数

def eval_sine_test(model, optimizer, x, y, x_test, y_test, num_steps=(0, 1, 10)):
    tensor_x_test, tensor_y_test = map(tf.convert_to_tensor, x_test, y_test)
    ...

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太容易出虫子了。Javascript有这个功能，并且发现这是一个他们不应该犯的错误。它在严格模式下被禁用。np_to_张量应该是一个静态方法，因为您无论如何都是这样调用它，或者是一个独立函数，因为它似乎没有使用SineModel的任何实例。谢谢，我将使它成为静态的。但是对于SineModel中的函数，有没有一种方法不专门编写SineModel。每次你叫它的时候？不，没有。如果你有一个非常有效的理由将它包含在类中，那就提醒你只定义一个静态方法。我的意思是，如果你计划大量使用它，那么忽略定义你自己的短别名的选项，比如ToTauns= SimMeldel.nptotox张量。

def eval_sine_test(model, optimizer, x, y, x_test, y_test, num_steps=(0, 1, 10)):
    tensor_x_test, tensor_y_test = map(tf.convert_to_tensor, x_test, y_test)
    ...

class SineModel(keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
    ...

    @staticmethod
    def np_to_tensor(*objs):
        result = (tf.convert_to_tensor(obj) for obj in obj)
        return result

def eval_sine_test(model, optimizer, x, y, x_test, y_test, num_steps=(0, 1, 10)):
    tensor_x_test, tensor_y_test = SineModel.np_to_tensor(x_test, y_test)