python中forward的参数_如何将关键字参数传递给preforward钩子使用的forward？

Torchscript不兼容(截至1.2.0)

首先，您的示例torch.nn.Module有一些小错误(可能是意外造成的)。在

第二，您可以将任何传递给forward，register_forward_pre_hook将只获得将传递给您的torch.nn.Module(无论是层或模型或任何其他内容)的参数。如果不修改forward调用，确实无法做到这一点，但为什么要避免这种情况呢？您可以简单地将参数转发到基函数，如下所示：import torch

class NeoEmbeddings(torch.nn.Embedding):

def __init__(self, num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx=-1):

super().__init__(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx)

self.register_forward_pre_hook(NeoEmbeddings.neo_genesis)

# First argument should be named something like module, as that's what

# you are registering this hook to

@staticmethod

def neo_genesis(module, inputs): # No need for self as first argument

net_input, higgs_bosson = inputs # Simply unpack tuple here

return net_input

def forward(self, inputs, higgs_bosson):

# Do whatever you want here with both arguments, you can ignore

# higgs_bosson if it's only needed in the hook as done here

return super().forward(inputs)

if __name__ == "__main__":

x = NeoEmbeddings(10, 5, 1)

# You should call () instead of forward so the hooks register appropriately

print(x(torch.tensor([0, 2, 5, 8]), 1))

你不能用更简洁的方式来做，但是限制是base的类forward方法，而不是钩子本身(tbh我不希望它更简洁，因为它在IMO中会变得不可读)。在

Torchscript兼容

如果要使用torchscript(在1.2.0上测试)，可以使用组合而不是继承。您只需更改两行代码，代码可能如下所示：

^{pr2}$

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