原文链接： pytorch forward

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.

call 使对象a的表现完全类似一个函数。

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： 值为： i
forward 函数被调用了
in forward, 传入参数类型是： 值为: i
对象 a 传入的参数是： i

参考资料

(1 条消息)pytorch 之 call, init,forward - Every moment of My life !!! - CSDN 博客
https://blog.csdn.net/xxboy61/article/details/88101192

(1 条消息)PyTorch 之前向传播函数 forward - 鹊踏枝 - 码农的专栏 - CSDN 博客
https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/84062483