在使用Pytorch自定义网络模型的时候，我们需要继承nn.Module这个类，然后定义forward方法来实现前向转播。如下图的一个自定义的网络模型

首先该网络模型的初始化方法__init__需要继承父类nn.Module的初始化方法，用语句super().init()实现。并在初始化方法里面，定义了卷积、BN、激活函数等。接下来定义forward方法，将整个网络连接起来。
有了上面的定义，我们可以实例化一个对象，例如：
fire2 = Fire(96, 128,16,64,64)
实现前向传播，使用
y= fire2(x)
其中x是该网络的输入，y是输出，实现了forward方法的额功能。这里就会有人感到奇怪，forward作为Fire这个类的方法，使用的时候不应该是
y= fire2.forward(x)
吗。这里为什么一个类的实例可以当做方法直接使用？这是因为这个Fire类继承的父类nn.Module里面定义了__call__方法。一个类如果定义了__call__方法，则该类的实例就可以作为一个方法那样直接使用。例如下列代码[1]

class A():def __call__(self):print('i can be called like a function')a = A()
a()

就会执行print函数，打印其中搞的文字。这里需要区别的是，实例化的时候，类的名称后面括号可以传递参数，例如前面实例化Fire的时候，传递in_channel，out_channel等参数。但是要利用__call__的特性，是在实例名后面的括号中传递参数，例如上面的例子a()，这里虽然没有参数，但是也可以改变__call__的定义使之可以传递参数。
回到网络模型的内容上来。翻看nn.Module的部分源码[2]，可以发现，nn.Module里面果然定义了__call__，并且传递了参数*input。在__call__的定义中国，调用了self.forward。

这里其实还有一个点值得注意。其实nn.Module里面并没有定义forward，但他却调用self.forward，严格来说，他是“想要”调用self.forward。如果我们没有定义一个类，例如Fire，来继承nn.Module，并且在这个类里面定义forward，那么nn.Module中__call__下面的self.forward就是无效的。这意味着，父类中__call__下面调用的函数，可以在继承他的子类中定义。下面给出一个简单的例子。

class father():def __call__(self):self.forward()print('I''m the father!')class child(father):def forward(self):print('Forward!')
F=father()
C=child()

这里定义了父类father，并定义了继承他的一个子类child。此外还进行了他们的实例化。显然，在father的__call__方法下面，调用了self.forward，但是没有定义。child在继承了father之后，定义了forward。首先，这段代码不会报错，即使father的__call__下面的self.forward并没有定义，这也是前面我说的，虽然没有定义forward，但是可以理解为他“想要”调用self.forward。那么在child记成了father之后，进行了forward的定义，这使得child本身可以调用forward。
在上面这段代码的基础上，如果我们执行F()，汇报下面这一段错误，这解释了forward没有定义，只是“想要”调用self.forward。

如果我们执行C()，则如下图输出。显然，在child中补充了forward的定义，就可以成功调用。

参考文献

[1] JY丫丫，pytorch 中的 forward 的使用与解释，2019-07-25。
[2] 墨氲，pytorch系列 ----暂时就叫5的番外吧： nn.Modlue及nn.Linear 源码理解，2019-10-09。

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