python中forward函数的引用_调用没有.forward（）的forward函数

在看一些关于姿势估计的pytorch代码时，AlphaPose我注意到一些不熟悉的语法：

基本上，我们定义了一个Darknet类，它继承了nn.Module属性，比如：class Darknet(nn.Module)

这将从一些配置文件重新构造神经网络，还定义了加载预先训练的权重和前向传递的函数

现在，正向传递采用以下参数：def forward(self, x, CUDA)

我应该注意到，类内定义forward是唯一具有CUDA属性的方法(这将在以后变得重要)

在向前传球中，我们得到了预测：

^{pr2}$

其中module[i]被构造为：module = nn.Sequential()

conv = nn.Conv2d(prev_fileters, filters, kernel_size, stride, pad, bias=bias)

module.add_module("conv_{0}".format(index), conv)

然后我们调用invoke这个模型和(我假设)一个forward方法，如下所示：self.det_model = Darknet("yolo/cfg/yolov3-spp.cfg")

self.det_model.load_weights('models/yolo/yolov3-spp.weights')

self.det_model.cpu()

self.det_model.eval()

image = image.cpu()

prediction = self.det_model(img, CUDA = False)

我假设最后一行是对前向传递的调用，但是为什么不使用.forward？这是Pythorch特定的语法还是缺少一些基本的python原则？在

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