这篇文章将为大家详细讲解有关如何在pytorch中使用forward 方法，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
forward 的使用
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return xdata = ..... #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
补充：Pytorch 模型中nn.Model 中的forward() 前向传播不调用 解释
在pytorch 中没有调用模型的forward（）前向传播，只实列化后把参数传入。
定义模型
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return xdata = ..... #输入数据# 实例化一个对象module = Module()# 前向传播 直接把输入传入实列化module(data) #没有使用module.forward(data)实际上module(data) 等价于module.forward(data)
等价的原因是因为 python calss 中的__call__ 可以让类像函数一样调用
当执行model(x)的时候，底层自动调用forward方法计算结果
class A(): def __call__(self): print('i can be called like a function') a = A()a()>>>i can be called like a function在__call__ 里可调用其它的函数
class A(): def __call__(self, param): print('我在__call__中，传入参数',param) res = self.forward(param) return res def forward(self, x): print('我在forward函数中，传入参数类型是值为: ',x) return x a = A()y = a('i') >>> 我在__call__中，传入参数 i >>>我在forward函数中，传入参数类型是值为: iprint("传入的参数是：", y) >>>传入的参数是： i关于如何在pytorch中使用forward 方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
