具有可变父类对象的Python类

很抱歉，我没有用一般的例子来解释我的问题。我知道这与机器学习无关，但我试着写一个通用的例子，它让人更加困惑，所以我决定继续：我有两个父类，比方说

class MLP(object):
    def __init__(self, mlp_architecture):
        ...
    def forward(self):
        ...
class CNN(object):
    def __init__(self, cnn_architecture):
        ...
    def forward(self):
        ...

class Classifier(Model):
    def __init__(self, num_epochs, 
                       learning_rate,
                       ...
                       model_architecture):
        super(Classifier, self).__init__(model_architecture)
    def train(self):
        ...
    def predict(self, x):
        ...

比如说，我有一个儿童班

class MLP(object):
    def __init__(self, mlp_architecture):
        ...
    def forward(self):
        ...
class CNN(object):
    def __init__(self, cnn_architecture):
        ...
    def forward(self):
        ...

class Classifier(Model):
    def __init__(self, num_epochs, 
                       learning_rate,
                       ...
                       model_architecture):
        super(Classifier, self).__init__(model_architecture)
    def train(self):
        ...
    def predict(self, x):
        ...

现在，

Classifier

的方法既适用于

MLP

又适用于

CNN

，它们需要一种

forward

方法。我希望

Classifier

能够从

MLP

和

CNN

继承

forward

，而不必像这样定义两个子类

class ClassifierMLP(MLP):
    ...
class ClassifierCNN(CNN):
    ...

相反，我想这样做（我知道我写的是错的，但我希望你能理解）

---

正确的方法是什么？另外，如果您想知道“为什么麻烦”、

Classifier

、

MLP

和

CNN

实际上有更多的方法，我也有更多的父类，我希望从中继承分类器，所以我想如果我能够做到这一点，我的程序会简单得多。提前谢谢

所以你想要的是一个

分类器

，它可以有来自

MLP

或

CNN

的方法。Python是一种非常灵活的语言，你肯定会找到一种使用继承来解决这个问题的方法，但也许“保持简单”的方法会更好？尝试使用组合而不是继承。也许

MLP

/

CNN

应该从

分类器继承，而不是相反。或者您可以将一个普通成员
模型
添加到
分类器
，并在其构造函数中传递
MLP
或
CNN
。@dhke这是我第一次听说mixin，所以可能我错了，但据我所知，它继承了多个类的方法。在我的例子中，
MLP
和
CNN
有几乎相同的方法（例如
forward（）
）
forward（）
在
MLP
和
CNN
中具有相同的输出类型，但方法定义不同。因此，如果我从这两个类继承，我需要一个字符串变量，比如
model\u name
，来指定从哪个类继承（使用
if-else
）。非常感谢您的评论。我想我会做一些简单的事情。