forward()函数作用

在深度学习中，forward()函数通常是一个神经网络模型的核心函数，它定义了模型的前向计算过程，即输入数据通过神经网络向前传播，最终得到输出结果的过程。

在PyTorch中，每个自定义模型都必须实现forward()函数，该函数接受输入数据作为参数，并返回输出结果。在模型训练和推理过程中，PyTorch会自动调用forward()函数计算输出结果，然后根据损失函数计算损失值，并使用反向传播算法更新模型参数，最终优化模型。

总之，forward()函数的作用是确定模型的计算流程，从而实现对输入数据的处理，并生成输出结果。