如何在pytorch中使用前进的方法

　　介绍

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class 模块(nn.Module): 　　自我,def  __init__ (): 　　超级才能(模块,,自我). __init__ () 　　,#,…… 　　,, 　　向前,def (自我,,x): 　　,#,…… 　　return 才能;x 　　时间=data  ....., #输入数据 　　#,实例化一个对象 　　时间=module 模块() 　　#,前向传播 　　模块(数据), 　　#,而不是使用下面的 　　#,module.forward(数据)

实际上

模块(数据)

是等价于

module.forward(数据)

向前使用的解释

等价的原因是因为python中属性的__call__和__init__方法。

 class  ():
　　,def  __call__(自我):
　　打印才能(& # 39;小姐:还要be  nbsp; like  a 函数# 39;)
　　,
　　a =, ()
　　()

:

我可以像调用一个函数

__call__里调用其他的函数

class  (): 　　,def  __call__(自我,,参数): 　　,, 　　打印才能(& # 39;小姐:还要nbsp; like  a 函数# 39;) 　　打印才能(& # 39;传入参数的类型是:{},值为:,{}& # 39;.format(类型(参数),参数)) 　　, 　　时间=res 才能;self.forward(参数) 　　,return  res 　　, 　　,def 向前(自我,,input_): 　　打印才能(& # 39;forward 函数被调用了& # 39;) 　　, 　　打印才能(& # 39;拷贝,,传入参数类型是:{},值为:,{}& # 39;.format(,类型(input_) input_)) 　　return 才能;input_  　　a =, (), 　　input_param =,(& # 39;我# 39;) 　　print(“对象一个传入的参数是:“,,input_param)

:

我可以称为一个函数

传入参数的类型是:& lt;类的str # 39;比;值为:我

向前函数被调用了

在向前,传入参数类型是:& lt;类的str # 39;比;值为:我

对象一个传入的参数是:我

<强>补充:Pytorch模型中神经网络。模型中提出的()前向传播不调用解释

在pytorch中没有调用模型的前锋()前向传播,只实列化后把参数传入。

定义模型

class 模块(nn.Module): 　　自我,def  __init__ (): 　　超级才能(模块,,自我). __init__ () 　　,#,…… 　　, 　　向前,def (自我,,x): 　　,#,…… 　　return 才能;x 　　时间=data  ....., #输入数据 　　#,实例化一个对象 　　时间=module 模块() 　　#,前向传播,直接把输入传入实列化 　　模块(数据), 　　#没有使用module.forward(数据)

实际上模块(数据)等价于module.forward(数据)

<强>等价的原因是因为python中属性的__call__可以让类像函数一样调用

<强>当执行模型(x)的时候,底层自动调用前进方法计算结果

class  (): 　　,def  __call__(自我): 　　打印才能(& # 39;小姐:还要be  nbsp; like  a 函数# 39;) 　　, 　　a =, () 　　一() 　　祝辞祝辞祝辞小姐:还要be  nbsp; like  a 函数

在__call__里可调用其它的函数

class  (): 　　,def  __call__(自我,,参数): 　　,, 　　打印才能(& # 39;我在__call__中,传入参数& # 39;,参数) 　　, 　　时间=res 才能;self.forward(参数) 　　,return  res 　　, 　　向前,def (自我,,x): 　　打印才能(& # 39;我在向前函数中,传入参数类型是值为:,& # 39;,x) 　　return 才能;x 　　, 　　a =, () 　　y =,(& # 39;我# 39;) 　　,在在在,我在__call__中,传入参数,我 　　,,,在的在的在我在向前函数中,传入参数类型是值为:我 　　print(“传入的参数是:“,,y) 　　,在祝辞祝辞传入的参数是:,我

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如何在pytorch中使用前进的方法