pytorchforward

在使用pytorch构造神经网络基本单元的时候&＃xff0c;使用的基类都是nn.Module&＃xff0c;pytroch在nn.Module中实现了__call__方法&＃xff0c;并且在__call__方法中调用了forward函数。
所以构造网络的时候&＃xff0c;要定义forward函数&＃xff0c;forward函数结构类似tensorflow里面堆叠的网络层。

代码示例&＃xff1a;

def forward(self, x):x &＃61; self.conv(x)x &＃61; self.bn(x)x &＃61; self.relu(x)x &＃61; self.pool_layer(x)return x


传入forward的是tensor&＃xff08;张量&＃xff09;&＃xff0c;这个张量通过了卷积层&＃xff0c;batchnorm层&＃xff0c;relu层和池化层&＃xff0c;最终返回输出结果

参考&＃xff1a;
https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/84062483
https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83750838
https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170
https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/97280035