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 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

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。