pytorch forword

在PyTorch中，forward()方法是定义神经网络前向传播的关键方法。在使用torch.nn包构建神经网络时，我们需要定义一个继承自nn.Module类的网络类，并在其中实现__init__()和forward()方法。__init__()方法用于定义网络的各个层，而forward()方法则定义了数据在网络中的前向传播路径。\[2\]

在使用定义好的网络类时，我们可以通过实例化网络对象并调用其forward()方法来进行前向传播。例如，如果我们有一个输入数据data，我们可以通过以下方式进行前向传播：

module = Module()  # 实例化网络
output = module(data)  # 前向传播

需要注意的是，在调用前向传播时，我们直接使用module(data)的方式，而不是使用module.forward(data)的方式。这是因为在Python类中，我们可以通过实现__call__()方法使得类的实例对象可以像函数一样被调用。\[2\]\[3\]因此，当我们调用module(data)时，实际上是调用了module对象的__call__()方法，而在__call__()方法内部会自动调用forward()方法完成前向传播操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch 中的 forward 的使用与解释](https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/97280035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch forward()的简单理解与用法](https://blog.csdn.net/qq_34775330/article/details/121343443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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