谈谈对Pytorch中的forward的理解

目录

• 写在前面
• 正文
• 为什么都用def forward，而不改个名字？
• forward有什么特殊功能？
• 第一条：.forward()可以不写
• 第二条：优先运行forward方法
• 总结

写在前面

以下是本人根据Pytorch学习过程中总结出的经验，如果有错误，请指正。

正文

为什么都用def forward，而不改个名字？

在Pytorch建立神经元网络模型的时候，经常用到forward方法，表示在建立模型后，进行神经元网络的前向传播。说的直白点，forward就是专门用来计算给定输入，得到神经元网络输出的方法。

在代码实现中，也是用def forward来写forward前向传播的方法，我原来以为这是一种约定熟成的名字，也可以换成任意一个自己喜欢的名字。

但是看的多了之后发现并非如此：Pytorch对于forward方法赋予了一些特殊“功能”

(这里不禁再吐槽，一些看起来挺厉害的Pytorch“大神”，居然不知道这个。。。只能草草解释一下：“就是这样的。。。”)

forward有什么特殊功能？

第一条：.forwphpard()可以不写

我最开始发现forward()的与众不同之处就是在此，首先举个例子：

import torch.nn as nn
class test(nn.Module):
    def __init__(shttp://www.devze.comelf, input):
        super(test,self).__init__()
        self.input = input

   php def forward(self,x):
        return self.input * x

T = test(8)
print(T(6))

# print(T编程客栈.forward(6))
--------------------------运行结果-------------------------
D:\Users\Lenovo\anaconda3\python.exe C:/Users/Lenovo/Deskphptop/DL/pythonProject/tt.py
48

Process finished with exit code 0

可以发现，T(6)是可以输出的！而且不用指定，默认了调用forward方法。当然如果非要写上.forward()这也是可以正常运行的，和不写是一样的。

如果不调用Pytorch(正常的Python语法规则)，这样肯定会报错的

# import torch.nn as nn  #不再调用torch
c开发者_开发入门lass test():
    def __init__(self, input):
        self.input = input

    def forward(self,x):
        return self.input * x

T = test(8)
print(T.forward(6))
print("************************")
print(T(6))
--------------------------运行结果-------------------------
D:\Users\Lenovo\anaconda3\python.exe C:/Users/Lenovo/Desktop/DL/pythonProject/tt.py
48
************************
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Lenovo\Desktop\DL\pythonProject\tt.py", line 77, in <module>
    print(T(6))
TypeError: 'test' object is not callable

Process finished with exit code 1

这里会报：‘test’ object is not callable

因为class不能被直接调用，不知道你想调用哪个方法。

第二条：优先运行forward方法

如果在class中再增加一个方法：

import torch.nn as nn
class test(nn.Module):
    def __init__(self, input):
        super(test,self).__init__()
        self.input = input

    def byten(self):
        return self.input * 10

    def forward(self,x):
        return self.input * x

T = test(8)
print(T(6))
print(T.byten())
--------------------------运行结果-------------------------
D:\Users\Lenovo\anaconda3\python.exe C:/Users/Lenovo/Desktop/DL/pythonProject/tt.py
48
80

Process finished with exit code 0

可以见到，在class中有多个method的时候，如果不指定method，forward是会被优先执行的。

总结

在Pytorch中，forward方法是一个特殊的方法，被专门用来进行前向传播。

到此这篇关于谈谈对Pytorch中的forward的理解的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch中的forward内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！