pytorch中的forward()的使用与解释

狼啸风云

修改于 2022-09-02 22:20:41

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文章被收录于专栏：计算机视觉理论及其实现计算机视觉理论及其实现

前言

最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数即：

forward 的使用

class Module(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Module, self).__init__()
        # ......
       
    def forward(self, x):
        # ......
        return x

data = .....  #输入数据
# 实例化一个对象
module = Module()
# 前向传播
module(data)  
# 而不是使用下面的
# module.forward(data)

实际上

module(data)

是等价于

module.forward(data)

forward 使用的解释

等价的原因是因为 python calss 中的__call__和__init__方法.

class A():
    def __call__(self):
        print('i can be called like a function')
 
a = A()
a()

out：

i can be called like a function

__call__里调用其他的函数

class A():
    def __call__(self, param):
        
        print('i can called like a function')
        print('传入参数的类型是：{}   值为： {}'.format(type(param), param))
 
        res = self.forward(param)
        return res
 
    def forward(self, input_):
        print('forward 函数被调用了')
 
        print('in  forward, 传入参数类型是：{}  值为: {}'.format( type(input_), input_))
        return input_
 
a = A()
 
 
input_param = a('i')
print("对象a传入的参数是：", input_param)
 

out:

    i can called like a function
    传入参数的类型是：<class ‘str’> 值为： i
    forward 函数被调用了
    in forward, 传入参数类型是：<class ‘str’> 值为: i
    对象a传入的参数是： i

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原始发表：2020-05-20 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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