神经网络super(XXX, self).__init__()的含义

学习龙良曲老师的课程，在77节有这样一段代码

import torch
from torch import nn

class Lenet5(nn.Module):
   
    def __init__(self):
        super(Lenet5,self).__init__()

那么，super(XXX, self).init()的含义是什么？
Python中的super(Net, self).init()是指首先找到Net的父类（比如是类NNet），然后把类Net的对象self转换为类NNet的对象，然后“被转换”的类NNet对象调用自己的init函数，其实简单理解就是子类把父类的__init__()放到自己的__init__()当中，这样子类就有了父类的__init__()的那些东西。也就是说，子类继承了父类的所有属性和方法，父类属性自然会用父类方法来进行初始化。

举个例子帮助大家理解：

class Person:
    def __init__(self,name,gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
    def printinfo(self):
        print(self.name,self.gender)
 
class Stu(Person):
    def __init__(self,name,gender,school):
        super(Stu, self).__init__(name,gender) # 使用父类的初始化方法来初始化子类
        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('djk','man','nwnu')
    stu.printinfo()

参考：https://blog.csdn.net/qq_54708219/article/details/129323207