pytorch 呼叫forward 的具體流程

forward方法的具體流程：

以乙個module為例：

呼叫module的call方法

module的call裡面呼叫module的forward方法

forward裡面如果碰到module的子類，回到第1步，如果碰到的是function的子類，繼續往下

呼叫function的call方法

function的call方法呼叫了function的forward方法

function的forward返回值

module的forward返回值

在module的call進行forward_hook操作，然後返回值

上述中「呼叫module的call方法」是指nn.module 的__call__方法。定義__call__方法的類可以當作函式呼叫。也就是說，當把定義的網路模型model當作函式呼叫的時候就自動呼叫定義的網路模型的forward方法。nn.module 的__call__方法部分原始碼如下所示：

def __call__(self, *input, **kwargs):

result = self.forward(*input, **kwargs)
for hook in self._forward_hooks.values():
#將註冊的hook拿出來用
hook_result = hook(self, input, result)
return result

PyTorch之前向傳播函式forward

神經網路的典型處理如下所示 1.定義可學習引數的網路結構 堆疊各層和層的設計 2.資料集輸入 3.對輸入進行處理 由定義的網路層進行處理 主要體現在網路的前向傳播 4.計算loss 由loss層計算 5.反向傳播求梯度 6.根據梯度改變引數值,最簡單的實現方式 sgd 為 weight weight...

pytorch 呼叫forward 的具體流程

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c 呼叫pytorch的模型遇到的問題

最近學習基於pytorch框架下的行為識別演算法 eco 要將訓練好的模型在c 工程中用起來，需要走通c 呼叫pytorch的模型的路。在參考了官網的說明和網上已有的部落格，記錄下遇到的問題。1.網上別人已經寫好的 github和教程 2.官網的介面說明 遇到的問題 cmake時需要指明libtor...