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(nèi)容質(zhì)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。
創(chuàng)新互聯(lián)建站于2013年創(chuàng)立,是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務公司,擁有項目網(wǎng)站建設、成都網(wǎng)站設計網(wǎng)站策劃,項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命,1280元西湖做網(wǎng)站,已為上家服務,為西湖各地企業(yè)和個人服務,聯(lián)系電話:18982081108class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #輸入數(shù)據(jù) # 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(diào)用其他的函數(shù)
class A(): def __call__(self, param): print('i can called like a function') print('傳入?yún)?shù)的類型是:{} 值為: {}'.format(type(param), param)) res = self.forward(param) return res def forward(self, input_): print('forward 函數(shù)被調(diào)用了') print('in forward, 傳入?yún)?shù)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(shù)是:", input_param)
out:
i can called like a function
傳入?yún)?shù)的類型是:
forward 函數(shù)被調(diào)用了
in forward, 傳入?yún)?shù)類型是:
對象a傳入的參數(shù)是: i
補充:Pytorch 模型中nn.Model 中的forward() 前向傳播不調(diào)用 解釋
在pytorch 中沒有調(diào)用模型的forward()前向傳播,只實列化后把參數(shù)傳入。
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #輸入數(shù)據(jù) # 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(shù)一樣調(diào)用
當執(zhí)行model(x)的時候,底層自動調(diào)用forward方法計算結(jié)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(diào)用其它的函數(shù)
class A(): def __call__(self, param): print('我在__call__中,傳入?yún)?shù)',param) res = self.forward(param) return res def forward(self, x): print('我在forward函數(shù)中,傳入?yún)?shù)類型是值為: ',x) return x a = A() y = a('i') >>> 我在__call__中,傳入?yún)?shù) i >>>我在forward函數(shù)中,傳入?yún)?shù)類型是值為: i print("傳入的參數(shù)是:", y) >>>傳入的參數(shù)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(nèi)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。