python中forward是什么意思？

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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

classModule(nn.Module):
 def__init__(self):
  super(Module,self).__init__()
  # ......
   
 defforward(self, x):
  # ......
  returnx
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.

classA():
 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

classA():
 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)
  returnres
  
 defforward(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_))
  returninput_
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

classModule(nn.Module):
 def__init__(self):
  super(Module,self).__init__()
  # ......
  
 defforward(self, x):
  # ......
  returnx
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)

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

classA():
 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

classA():
 def__call__(self, param):
   
  print('我在__call__中，传入参数',param)
  
  res=self.forward(param)
  returnres
  
 defforward(self, x):
  print('我在forward函数中，传入参数类型是值为: ',x)
  returnx
  
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编程学习网。