def forward(self, inputs, **forward_params)什么意思
时间: 2023-09-28 11:11:08 浏览: 63
在这个函数签名中,`forward` 是一个方法,`inputs` 是传递给模型的输入数据。`forward_params` 是一个字典参数,用于传递额外的参数值给 `forward` 方法。
在模型的正向传播过程中,您可以使用 `forward_params` 字典中的键值对作为额外的参数。这个功能可以帮助您根据需要灵活地传递和使用不同的参数。
例如,假设您有一个模型类 `MyModel`,并且在 `forward` 方法中需要使用一个额外的参数 `num_layers`:
```python
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, num_layers):
super(MyModel, self).__init__()
self.num_layers = num_layers
# 模型的初始化操作
def forward(self, inputs, **forward_params):
num_layers = forward_params.get('num_layers', self.num_layers)
# 使用 num_layers 进行计算
# 其他正向传播的操作
```
在实例化模型并进行正向传播时,您可以选择传递一个新的 `num_layers` 值作为 `forward_params` 的一部分:
```python
model = MyModel(num_layers=5)
inputs = torch.randn(10, 3) # 示例输入数据
output = model.forward(inputs, num_layers=3)
```
这样,您就可以根据需要灵活地传递额外的参数给模型的正向传播方法。