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NotImplementedError: Module is missing the required “forward“ function

2023-09-15 21:01

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在做中文文本情感分析model类定义的时候报错如下:

有两种可能:

重写父类函数时,函数名称写错,我将forward写成了forword 最终导致程序报错:

import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npclass Model(nn.Module):    def __init__(self,config):        super(Model, self).__init__()        self.embeding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed_size,padding_idx=config.n_vocab - 1)        self.lstm = nn.LSTM(config.embed_size, config.hidden_size,config.num_layers,bidirectional=True,batch_first=True,dropout=config.dropout)        self.maxpool = nn.MaxPool1d(config.pad_size)        self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2 + config.embed_size, config.num_classes)        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)    def forword(self,x):        embed = self.embeding(x)        out,_ = self.lstm(embed)        out = torch.cat((embed,out),2)        out = F.relu(out)        out = out.permute(0,2,1)        out = self.maxpool(out).reshape(out.size()[0],-1)        out = self.fc(out)        out = self.softmax(out)        return outif __name__ == "__main__":    from configs import Config    cfg = Config()    cfg.pad_size = 640    model_textcls = Model(config = cfg)    input_tensor = torch.tensor([i for i in range(640)]).reshape([1,640])    out_tensor = model_textcls.forward(input_tensor)    print(out_tensor.size())    print(out_tensor)

def forward函数与def __init__(self,config):一定要对齐。

来源地址:https://blog.csdn.net/qq_52190828/article/details/129889333

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