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這篇文章將為大家詳細講解有關如何在pytorch中使用forward 方法,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #輸入數據 # 實例化一個對象 module = Module() # 前向傳播 module(data) # 而不是使用下面的 # module.forward(data)
實際上
module(data)
是等價于
module.forward(data)
等價的原因是因為 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__里調用其他的函數
class A(): def __call__(self, param): print('i can called like a function') print('傳入參數的類型是:{} 值為: {}'.format(type(param), param)) res = self.forward(param) return res def forward(self, input_): print('forward 函數被調用了') print('in forward, 傳入參數類型是:{} 值為: {}'.format( type(input_), input_)) return input_ a = A() input_param = a('i') print("對象a傳入的參數是:", input_param)
out:
i can called like a function
傳入參數的類型是:<class ‘str'> 值為: i
forward 函數被調用了
in forward, 傳入參數類型是:<class ‘str'> 值為: i
對象a傳入的參數是: i
補充:Pytorch 模型中nn.Model 中的forward() 前向傳播不調用 解釋
在pytorch 中沒有調用模型的forward()前向傳播,只實列化后把參數傳入。
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #輸入數據 # 實例化一個對象 module = Module() # 前向傳播 直接把輸入傳入實列化 module(data) #沒有使用module.forward(data)
實際上module(data) 等價于module.forward(data)
等價的原因是因為 python calss 中的__call__ 可以讓類像函數一樣調用
當執行model(x)的時候,底層自動調用forward方法計算結果
class A(): def __call__(self): print('i can be called like a function') a = A() a() >>>i can be called like a function
在__call__ 里可調用其它的函數
class A(): def __call__(self, param): print('我在__call__中,傳入參數',param) res = self.forward(param) return res def forward(self, x): print('我在forward函數中,傳入參數類型是值為: ',x) return x a = A() y = a('i') >>> 我在__call__中,傳入參數 i >>>我在forward函數中,傳入參數類型是值為: i print("傳入的參數是:", y) >>>傳入的參數是: i
關于如何在pytorch中使用forward 方法就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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