为什么Pytorch中实例化模型会直接调用forward方法?

在 PyTorch 中,为何定义一个继承自 nn.Module 的自定义类并实现 forward 方法后,直接调用模型实例时,便会自动调用其 forward 方法?例如使用 output = model(x) 这种形式。

因为自定义的神经网络类所继承的 nn.Module 类对 __call__ 方法进行了重写。在 nn.Module 类内部实现的 __call__ 方法里,会对用户定义的 forward 方法进行调用。因此,当我们像调用函数一样调用继承自 nn.Module 的自定义神经网络类的实例时,实际上会触发 __call__ 方法,进而执行 forward 方法完成前向传播过程。

  • 在 Python 中,__call__ 方法允许一个类的实例像函数一样被调用。
  • 当你调用一个对象时,Python 会自动查找并调用该对象的 __call__ 方法。
  • nn.Module 类中,__call__ 方法的实现会做一些额外的操作,比如钩子(hook)的处理、梯度计算的设置等,然后调用用户自定义的 forward 方法。
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