forward_call(*input, **kwargs)什么意思

时间: 2023-09-29 12:08:54 浏览: 202
`forward_call(*input, **kwargs)`的意思是将调用该函数时的所有参数(包括位置参数和关键字参数)转发到该函数的另一个函数中,并返回该函数的返回值。`*input`表示接受任意数量的位置参数,`**kwargs`表示接受任意数量的关键字参数。在该函数中,可以通过调用另一个函数来实现参数转发。
相关问题

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。

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。
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File E:\abcd\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs) 1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in 1127 # this function, and just call forward. 1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1129 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1130 return forward_call(*input, **kwargs) 1131 # Do not call functions when jit is used 1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] Cell In[29], line 10, in RNN.forward(self, x) 8 def forward(self, x): 9 h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) ---> 10 out, _ = self.rnn(x, h0) 11 out = self.fc(out[:, -1, :]) 12 return out File E:\abcd\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs) 1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in 1127 # this function, and just call forward. 1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1129 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1130 return forward_call(*input, **kwargs) 1131 # Do not call functions when jit is used 1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] File E:\abcd\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py:445, in RNN.forward(self, input, hx) 443 if hx is not None: 444 if hx.dim() != 2: --> 445 raise RuntimeError( 446 f"For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got {hx.dim()}-D tensor") 447 hx = hx.unsqueeze(1) 448 else: RuntimeError: For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got 3-D tensor是什么问题,该如何解决?

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