forword

我们在使用Pytorch的时候，模型训练时，不需要调用forward这个函数，只需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。

  1.  class Module(nn.Module):
  2.     def __init__(self):
  3.         super().__init__()
  4.         # ......
  6.     def forward(self, x):
  7.         # ......
  8.         return x
  10. data = ......  # 输入数据
  12. # 实例化一个对象
  13. model = Module()
  15. # 前向传播
  16. model(data)
  18. # 而不是使用下面的
  19. # model.forward(data)

但是实际上model(data)是等价于model.forward(data)，model(data)之所以等价于model.forward(data)，就是因为在类（class）中使用了call函数，

  1. class Student:
  2.     def __call__(self):
  3.         print('I can be called like a function')
  6. a = Student()
  7. a(）
  1. I can be called like a function

因为 PyTorch 中的大部分方法都继承自 torch.nn.Module，而 torch.nn.Module 的call(self)函数中会返回 forward()函数 的结果，因此PyTroch中的 forward()函数等于是被嵌套在了call(self)函数中；因此forward()函数可以直接通过类名被调用，而不用实例化对象