forward在python中是什么意思？

最近在使用Python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： 值为： i

forward 函数被调用了

in forward, 传入参数类型是： 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

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