pytorch 中forward 的用法与解释说明

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) 

module(data) 

module.forward(data) 

class A():
 def __call__(self):
  print('i can be called like a function')
 
a = A()
a()

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)

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) 

class A():
 def __call__(self):
  print('i can be called like a function')
 
a = A()
a()
>>>i can be called like a function

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