Objektorientierte Programmierung

class Hund:
    def __init__(self, name, rasse):
        self.name = name      # Attribut
        self.rasse = rasse    # Attribut

    def bellen(self):          # Methode
        print(f"Wuff! Ich bin {self.name}")

mein_hund = Hund("Bello", "Labrador")
mein_hund.bellen()  # Ausgabe: Wuff! Ich bin Bello

class definiert den Bauplan. __init__ richtet jedes neue Objekt ein. self verweist immer auf das konkrete Objekt, das gerade erstellt oder verwendet wird. Attribute (self.name) speichern Daten am Objekt. Methoden (bellen) definieren das Verhalten.

hund1 = Hund("Bello", "Labrador")
hund2 = Hund("Rex", "Schäferhund")

print(hund1.name)  # Bello
print(hund2.name)  # Rex

hund1.name = "Wuffi"
print(hund1.name)  # Wuffi
print(hund2.name)  # Rex  (unverändert!)

Jedes Objekt hat seine eigenen Attributwerte. hund1.name zu ändern hat keinen Einfluss auf hund2.name — sie sind unabhängige Kopien des Bauplans. Das ist das Kernprinzip: Objekte teilen die Struktur, aber nicht die Daten.

Attribute, die direkt in der Klasse definiert werden (außerhalb von __init__), werden von allen Instanzen geteilt. Attribute, die in __init__ über self gesetzt werden, gehören dem einzelnen Objekt.

class Hund:
    art = "Canis lupus familiaris"  # Klassenattribut

    def __init__(self, name):
        self.name = name  # Instanzattribut

hund1 = Hund("Bello")
hund2 = Hund("Rex")
print(hund1.art)   # Canis lupus familiaris
print(hund2.art)   # Canis lupus familiaris (geteilt!)
print(hund1.name)  # Bello (individuell)

Vorsicht bei veränderbaren Klassenattributen! Eine Liste als Klassenattribut wird von allen Instanzen geteilt — Änderungen durch ein Objekt betreffen alle anderen. Faustregel: Veränderbare Daten (Listen, Dictionaries) immer in __init__ als Instanzattribute definieren.

class MeinModell(nn.Module) bedeutet: MeinModell IST ein nn.Module mit zusätzlichen Funktionen. Das Kind erbt alle Methoden und Attribute des Elternteils und kann eigene hinzufügen oder vorhandene überschreiben.

import torch.nn as nn

class MeinModell(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()  # Eltern-Init aufrufen
        self.schicht = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.schicht(x)

So funktioniert jedes benutzerdefinierte PyTorch-Modell. Vererbung, Polymorphismus und Methodenüberschreibung werden in späteren Artikeln ausführlich behandelt.