return forward_call(*input, **kwargs)

return forward_call(*input, **kwargs) 是一个函数调用的语句，它将会调用名为forward_call的函数，并将input和kwargs作为参数传递给该函数。这个语句的作用是将控制权转移到forward_call函数，并将forward_call函数的返回值作为整个语句的返回值。

具体来说，*input表示将input中的所有元素作为位置参数传递给forward_call函数，**kwargs表示将kwargs中的所有键值对作为关键字参数传递给forward_call函数。

这种方式可以方便地将参数传递给其他函数，并获取其返回值。在这个语句中，我们可以假设forward_call函数是一个已经定义好的函数，它可能是一个库函数或者其他自定义函数。根据具体的上下文，forward_call函数可能会执行一些特定的操作，例如处理数据、调用其他函数或者返回某个结果。

如果你有更具体的问题或者需要了解forward_call函数的具体实现细节，请提供更多信息。

相关问题

return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'target'

这个错误通常表示在调用PyTorch模型的forward()方法时，没有提供必要的参数。在大多数情况下，这通常是由于你的代码中的错误或模型输入的问题导致的。

检查一下你的代码，确保在调用forward()方法时提供了所有必要的参数。此外，还应该检查一下模型的输入是否正确。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助你。

代码运行后出错了line 82, in <module> y_pred = model(x) line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) line 65, in forward x, _ = self.rnn(x) line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) RuntimeError: input.size(-1) must be equal to input_size. Expected 1, got 1000

这个错误信息告诉我们，在第 82 行代码处，你调用了一个模型，但是在模型的第 65 行代码处出现了错误。在第 65 行代码中，模型使用了 RNN 层，但是在 RNN 层的输入中，最后一个维度的大小不符合预期。预期输入的最后一个维度大小为 1，但是实际上得到的大小为 1000。

你需要检查一下你的输入数据 x 的形状是否正确。如果不正确，你需要调整它的形状，使得它的最后一个维度大小为 1。如果输入数据的形状是正确的，那么你需要检查一下 RNN 层的输入大小设置是否正确。