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pytorch中的forward()的使用与解释

作者:互联网

参考  pytorch中的forward()的使用与解释 - 云+社区 - 腾讯云

 

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

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

 

标签:__,解释,self,param,print,pytorch,forward,input
来源: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16676703.html