前言
最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数
即:
forward 的使用
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 module = Module() # 前向传播 module(data) # 而不是使用下面的 # module.forward(data)
实际上
module(data)
是等价于
module.forward(data)
forward 使用的解释
等价的原因是因为 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__里调用其他的函数
class A(): def __call__(self, param): print('i can called like a function') print('传入参数的类型是:{} 值为: {}'.format(type(param), param)) res = self.forward(param) return res def forward(self, input_): print('forward 函数被调用了') print('in forward, 传入参数类型是:{} 值为: {}'.format( type(input_), input_)) return input_ a = A() input_param = a('i') print("对象a传入的参数是:", input_param)
out:
i can called like a function
传入参数的类型是:<class ‘str'> 值为: i
forward 函数被调用了
in forward, 传入参数类型是:<class ‘str'> 值为: i
对象a传入的参数是: i
补充:Pytorch 模型中nn.Model 中的forward() 前向传播不调用 解释
在pytorch 中没有调用模型的forward()前向传播,只实列化后把参数传入。
定义模型
class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 module = Module() # 前向传播 直接把输入传入实列化 module(data) #没有使用module.forward(data)
实际上module(data) 等价于module.forward(data)
等价的原因是因为 python calss 中的__call__ 可以让类像函数一样调用
当执行model(x)的时候,底层自动调用forward方法计算结果
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__ 里可调用其它的函数
class A(): def __call__(self, param): print('我在__call__中,传入参数',param) res = self.forward(param) return res def forward(self, x): print('我在forward函数中,传入参数类型是值为: ',x) return x a = A() y = a('i') > 我在__call__中,传入参数 i >我在forward函数中,传入参数类型是值为: i print("传入的参数是:", y) >传入的参数是: i
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com
暂无评论...
更新日志
2024年11月20日
2024年11月20日
- 柏菲·珞叔作品集《金色大厅2》限量开盘母带ORMCD[低速原抓WAV+CUE]
- Gareth.T《sad songs(Explicit)》[320K/MP3][29.03MB]
- Gareth.T《sad songs(Explicit)》[FLAC/分轨][152.85MB]
- 证声音乐图书馆《海风摇曳·盛夏爵士曲》[320K/MP3][63.06MB]
- 龚玥《金装龚玥HQCD》头版限量[WAV分轨]
- 李小春《吻别》萨克斯演奏经典[原抓WAV+CUE]
- 齐秦《辉煌30年24K珍藏版》2CD[WAV+CUE]
- 证声音乐图书馆《海风摇曳·盛夏爵士曲》[FLAC/分轨][321.47MB]
- 群星 《世界经典汽车音乐》 [WAV分轨][1G]
- 冷漠.2011 《冷漠的爱DSD》[WAV+CUE][1.2G]
- 陈明《流金岁月精逊【中唱】【WAV+CUE】
- 群星《Jazz-Ladies1-2爵士女伶1-2》HQCD/2CD[原抓WAV+CUE]
- 群星《美女私房歌》(黑胶)[WAV分轨]
- 郑源.2009《试音天碟》24BIT-96KHZ[WAV+CUE][1.2G]
- 飞利浦试音碟 《环球群星监听录》SACD香港版[WAV+CUE][1.1G]