说明

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. (model(args-list) 等价于 model.forward(args-list))

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 resdef 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： iforward 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

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