为什么报错NotImplementedError: Module [Net] is missing the required "forward" function

这个错误通常是因为你定义的模型没有实现forward函数。在PyTorch中，每一个模型都必须定义一个forward函数，用来指定输入如何经过模型的计算得到输出。如果你没有定义forward函数或者忘记实现它，就会出现这个错误。你需要检查一下你的代码，看看是否正确地定义了forward函数，并且在调用模型的时候是否正确地传入了输入。

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为什么raise NotImplementedError(f"Module [{type(self).__name__}] is missing the required \"forward\" function") NotImplementedError: Module [Net] is missing the required "forward" function

这个错误通常是由于你没有在你的模型类中实现forward函数而导致的。在PyTorch中，每个模型都必须实现forward函数，因为它定义了模型的计算图。如果你的模型没有实现forward函数，你就不能使用它进行前向传播计算，并且会得到这个错误。要解决这个问题，你需要在你的模型类中实现forward函数，并确保它正确地定义了模型的计算图。通常，forward函数应该接受一个输入张量，并返回一个输出张量。

NotImplementedError: Module [Module2] is missing the required "forward" function

这个错误通常是由于自定义的 PyTorch 模型类缺少了 forward 函数造成的。在 PyTorch 中，forward 函数是定义模型前向传递的关键部分，它接受输入数据并计算模型的输出结果。

为了解决这个问题，你需要在自定义的模型类中添加 forward 函数。这个函数应该接受输入数据并计算模型的输出结果，并且返回这个结果。例如，如果你正在定义一个基于卷积神经网络的图像分类器，你的 forward 函数可能如下所示：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 13 * 13, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 64 * 13 * 13)
        x = self.fc1(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个名为 MyModel 的类，它继承自 nn.Module。在构造函数中，我们定义了卷积层、池化层和全连接层。在 forward 函数中，我们将输入 x 传递给卷积层、池化层和全连接层，并最终返回全连接层的输出。

请注意，forward 函数的输出应该与你的模型目标相匹配，例如，如果你正在构建一个分类器，则输出应该是一个概率分布，其中每个类别都有一个分数。