继承为何改变类签名？以TensorFlow Keras Layer为例

核心原因 #

TensorFlow Keras的Layer类通过元类机制和方法包装，改写了所有子类的__init__方法签名。

当你继承Layer时，Keras的元类会在子类定义阶段，将你编写的__init__替换成一个通用包装函数。这个包装函数负责对接Keras内部逻辑（比如权重追踪、模型序列化/反序列化、参数验证等），对外暴露的签名就是(*args, **kwargs)，所以inspect.signature读取到的是这个包装后的签名，而非你定义的原始参数。

普通类没有这种框架层面的包装逻辑，inspect可以直接解析到你写的__init__参数，因此显示符合预期。

如何获取子类的原始签名 #

如果需要获取你定义的__init__的真实签名，可以尝试读取__init__.__wrapped__属性（Keras在包装时会保留原始方法的引用）：

import inspect
from tensorflow.keras.layers import Layer

class Class1(Layer):
    def __init__(self, my_arg: int):
        super().__init__()
        self.my_arg = my_arg

# 读取原始__init__的签名
original_sig = inspect.signature(Class1.__init__.__wrapped__)
print(original_sig)  # 输出 (self, my_arg: int)

注意：这个方式依赖Keras的内部实现细节，不同版本可能存在差异，使用前建议测试验证。

补充说明 #

Keras这么设计是为了统一所有层的初始化接口，方便框架实现统一的参数处理、模型保存与加载（比如从配置重建层时，框架可以自动解析**kwargs中的参数并传递给原始__init__）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrea Allais