1.什么是forward函数

（本应该出一篇贯穿神经网络的文章的，但是由于时间关系，就先浅浅记录一下，加深自己的理解吧吧）。

forward 函数是深度学习框架中常见的一个函数，用于定义神经网络的前向传播过程。

在训练过程中，输入数据会被传入神经网络的 forward 函数，然后经过一系列的计算和变换，最终得到输出结果。

具体来说，forward 函数的作用是将输入数据经过网络中各个层的计算和变换后，得到输出结果。

在 forward 函数中，我们可以定义网络的结构和参数，并对输入数据进行处理，如卷积、池化、激活函数等操作。这些操作的顺序和参数可以根据我们的需要来设计。

一般情况下，forward 函数是必须要实现的方法，因为它是整个神经网络模型的核心。

在训练过程中，我们需要调用 forward 函数得到模型的预测结果，并将其与真实标签进行比较，计算损失函数，并根据损失函数来更新网络中的参数，从而实现模型的训练。

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