Python 选择类函数作为参数

所以在我的类中，我想选择一个函数作为激活函数作为参数。目前我是通过

class NeuralNetworks:
    def __init(self, n_inputs, layer_vector, func='sig'):
        (...)
        self.func = func

    def sigmoid(self, x):
         (...)

    def reLu(self, x):
         (...)

    def propagate(...):
         (...)
         if self.func == 'sig':
             (...)
         else:
             (...)

         (...)

         if self.func == 'sig':
             (...)
         else:
             (...)

         (and so on...)

---

所有if/else语句最终都会使代码变得非常冗长，有没有更简洁的方法来选择函数

这就是你的目标吗

class NeuralNetworks:

    def __init__(self, func='sigmoid'):
        self.func = getattr(self, func)

    def sigmoid(self, x):
        print('sigmoid()', x)

    def reLu(self, x):
        print('reLu()', x)

    def propagate(self, x):
         self.func(x)

NeuralNetworks().propagate(123)
NeuralNetworks(func = 'reLu').propagate(456)

---

这就是你的目标吗

class NeuralNetworks:

    def __init__(self, func='sigmoid'):
        self.func = getattr(self, func)

    def sigmoid(self, x):
        print('sigmoid()', x)

    def reLu(self, x):
        print('reLu()', x)

    def propagate(self, x):
         self.func(x)

NeuralNetworks().propagate(123)
NeuralNetworks(func = 'reLu').propagate(456)

---

如果所讨论的函数在类外部，则只需传入函数即可

def somefunc(parm1, parm2):
    pass

nn = NeuralNetworks(inputs, vector, somefunc)

如果“函数”是类上的一个方法，那么您可以将所有替代项存储在

dict

中，并从那里访问它们：

class NeuralNetworks:
    def __init__(self, n_inputs, layer_vector, func='sig'):
        (...)
        self.funcdict = {'sig' : self.sigmoid,
                         'relu' : self.reLu,
                         'other': self.otherfunc}
        self.func = func

    def sigmoid(self, x):
        (...)

    def reLu(self, x):
         (...)

    def propagate(...):
         (...)
#         if self.func == 'sig':
#             (...)
#         else:
#             (...)
         self.funcdict[self.func](x)

---

如果这些方法采用不同的参数，那么它会变得更复杂一些

如果所讨论的函数在类外部，则只需传入函数即可

def somefunc(parm1, parm2):
    pass

nn = NeuralNetworks(inputs, vector, somefunc)

如果“函数”是类上的一个方法，那么您可以将所有替代项存储在

dict

中，并从那里访问它们：

class NeuralNetworks:
    def __init__(self, n_inputs, layer_vector, func='sig'):
        (...)
        self.funcdict = {'sig' : self.sigmoid,
                         'relu' : self.reLu,
                         'other': self.otherfunc}
        self.func = func

    def sigmoid(self, x):
        (...)

    def reLu(self, x):
         (...)

    def propagate(...):
         (...)
#         if self.func == 'sig':
#             (...)
#         else:
#             (...)
         self.funcdict[self.func](x)

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如果这些方法采用不同的参数，那么它会变得更复杂一些

如果您想在某个变量中获取函数名，然后执行它，那么请选中“getattr”如果您想在某个变量中获取函数名，然后执行它，那么请选中“getattr”啊，你可以发送这样的函数，比在类中使用它方便得多，谢谢！啊，很好，你可以发送这样的函数，比在课堂上使用更方便，谢谢！