我正在學習 PyTorch 的Dataset課程。根據我之前的了解，我們需要從torch.utils.data.Dataset每次創建CustomDataset自己的類時繼承；此外，我們需要根據需要覆寫__len__and__getitem__方法。
但是，我知道繼承并不總是必要的，我們可以繼續使用和方法創建我們的CustomDataset類而不繼承自，即使這樣，自定義資料集實體的行為仍然幾乎相同（我自己測驗過） ）。__len____getitem__torch.utils.data.Dataset
也就是說， len(cust_data) 將回傳我們在創建cust_data實體時傳遞的資料集的長度，我們甚至可以索引cust_datalikecust_data[0]它會回傳__getitem__我們CustomDataset類中方法回傳的內容。
我的問題是——
當我們在沒有繼承的情況下也一樣好時，繼承的需要是什么——如果我們不是，如果我們不繼承，我們會錯過什么功能？什么時候推薦繼承，什么時候不推薦？（雖然官方檔案建議總是繼承）
不繼承時，實體如何知道它需要在
__getitem__索引時呼叫該方法？
任何答案表示贊賞。
uj5u.com熱心網友回復：
看看源代碼- 它是
torch.utils.data.Dataset一個抽象類，它保證每個繼承它的類都必須實作__getitem__。換句話說，您不需要“繼承”Dataset：只要__getitem__正確實施，您的資料集類就可以正常作業。這樣做已成為普遍做法的原因是它向第三方（例如，使用您的資料集類的一些其他代碼，閱讀您的代碼的其他人）表明該類已__getitem__實作。它為 PyTorch 資料集提供了一個通用介面。執行
someClass[i]會自動someClass.__getitem__帶引數呼叫（如果不實作i會拋出錯誤）。__getitem__這是 Python 的內置功能，與您繼承的基類無關。你可以谷歌“dunder methods”來了解更多關于這些特殊行為的資訊。
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