对 Pytorch 中使用 super() 进行神经网络构建感到困惑

Question

我了解在初始化类时使用super()从类继承属性和方法。然而，当在神经网络环境中使用它时，例如：

class Net(nn.Module):
      def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2,
                 is_training = True):
          super(Net, self).__init__()

我很困惑为什么super()调用同一个班级。这是什么意思以及为什么这样做？

非常感谢！