PyTorch中继承nn.Module的子类调用super(自身类名,self).__init__()的作用是什么

你看到的是 Python 兼容旧版本的标准写法，和 Python 3 中常用的无参 super().__init__() 功能完全一致，作用都是调用父类的构造方法完成初始化。

两个参数的具体含义如下：

• 第一个参数为继承链查找的起始类：这里传入当前定义的类（比如示例中的 MobileNet、MobileNetSkipAdd），意思是从该类的父类开始向上查找要调用的 __init__ 方法，跳过当前类自身的 __init__ 实现，避免递归调用。
• 第二个参数为方法绑定的实例对象：传入当前类的实例 self，保证父类的初始化逻辑执行时，所有属性操作都作用在当前创建的实例上。

对应到你给出的 PyTorch 代码示例：
两个自定义类都继承自 PyTorch 的模型基类 nn.Module，super(MobileNet, self).__init__() 本质就是调用 nn.Module 的构造方法，完成模型参数管理、设备绑定、钩子注册等基础逻辑的初始化，只有执行完父类初始化，子类才能正常使用 PyTorch 提供的各类模型能力。

补充说明：Python 3 对 super 做了语法糖优化，在类的实例方法内调用无参 super() 时，解释器会自动补全「当前类」和 self 两个参数，写法更简洁。不少需要兼容 Python 2 的老项目、或者习惯了旧版语法的开发者，还是会保留显式传参的写法，两种写法的执行逻辑没有任何差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者etnamaid