在建立cnn模型時，使用如下**，在構建方法裡面新建了一些物件，例如self.conv1，在下面的forward方法中直接把物件名作為方法名，傳入變數x
class net(nn.module):
def __init__(self):
super(net, self).__init__()
self.conv1=nn.conv2d(3,6,5)
self.pool=nn.maxpool2d(2,2)
self.conv2=nn.conv2d(6,16,5)
self.fc1=nn.linear(5*5*6,120)
self.fc2=nn.linear(120,84)
self.fc3=nn.linear(84,10)
def forward(self, x):
x=self.conv1(x)
x=self.conv1.forward(x)
x=f.relu(x)
x=self.pool(x)
x=self.pool(f.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x=f.relu(self.fc1(x))
x=f.relu(self.fc2(x))
x=self.fc3(x)
return x
原因：self.conv1=nn.conv2d(3,6,5)
其中nn.conv2d是乙個類，繼承關係conv2d ——> _convnd ——> module。在建立module類時，定義了__call()__，說明 這個類及其子類的例項 都是是可呼叫的
def __call__(self, *input, **kwargs):
for hook in self._forward_pre_hooks.values():
hook(self, input)
if torch.jit._tracing:
result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
else:
result = self.forward(*input, **kwargs)
for hook in self._forward_hooks.values():
hook_result = hook(self, input, result)
if hook_result is not none:
raise runtimeerror(
"forward hooks should never return any values, but '{}'"
"didn't return none".format(hook))
if len(self._backward_hooks) > 0:
var = result
while not isinstance(var, torch.tensor):
if isinstance(var, dict):
var = next((v for v in var.values() if isinstance(v, torch.tensor)))
else:
var = var[0]
grad_fn = var.grad_fn
if grad_fn is not none:
for hook in self._backward_hooks.values():
return result
module定義了forward（），conv2d， _convnd 繼承並改寫了forward（）
在module的__call()__裡面寫了
....
result = self.forward(*input, **kwargs)
....
return result
在這裡，呼叫的方法是 物件的 類的 forward（）
做乙個簡單例子
class a():
def __init__(self):
self.a = 1
def func(self, input):
print('a_call '+ input)
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.func(*args)
class b(a):
def __init__(self):
super(b, self).__init__()
def func(self, input):
print('b_call ' + input)
a = a()
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b = b()
b('ok')
a_call ok
b_call ok
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