1.介紹
當我們使用pytorch來構建網絡框架的時候，也會遇到和tensorflow（tensorflow __init__、build 和call小結）類似的情況，即經常會遇到__init__、forward和call這三個互相搭配著使用，那么它們的主要區(qū)別又在哪里呢？
1）__init__主要用來做參數(shù)初始化用，比如我們要初始化卷積的一些參數(shù)，就可以放到這里面，這點和tf里面的用法是一樣的
2）forward是表示一個前向傳播，構建網絡層的先后運算步驟
3）__call__的功能其實和forward類似，所以很多時候，我們構建網絡的時候，可以用__call__替代forward函數(shù)，但它們兩個的區(qū)別又在哪里呢？
當網絡構建完之后，調__call__的時候，會去先調forward，即__call__其實是包了一層forward，所以會導致兩者的功能類似。
在pytorch在nn.Module中，實現(xiàn)了__call__方法，而在__call__方法中調用了forward函數(shù)：
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py
2.代碼
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, mid_channels, out_channels):
super(Net, self).__init__()
self.conv0 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
torch.nn.LeakyReLU())
self.conv1 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv2d(mid_channels, out_channels * 2, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)))
def forward(self, x):
x = self.conv0(x)
x = self.conv1(x)
return x
class Net(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, mid_channels, out_channels):
super(Net, self).__init__()
self.conv0 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
torch.nn.LeakyReLU())
self.conv1 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv2d(mid_channels, out_channels * 2, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)))
def __call__(self, x):
x = self.conv0(x)
x = self.conv1(x)
return x
補充：torch/nn目錄結構以及__init__.py
torch/nn目錄結構以及init.py
torch/nn目錄結構
__init__.py：
from .modules import *
#nn.modules 導入modules目錄下內容 定義容器modules
from .parameter import Parameter
#nn.Parameter 導入parameter.py 定義parameter
from .parallel import DataParallel
#導入parallel目錄下data_parallel.py中的DataParallel類
from . import init
#nn.init 導入init.py 參數(shù)初始化
from . import utils
#nn.utils 導入utils目錄下內容 官網api下nn.utils下api
對于backends, functional.py, _functions 需要在代碼前重新Import
例如我們常用的
import torch.nn.functional as F 就是導入了functional.py
backends和_functions是functional.py實現(xiàn)各種函數(shù)時所用到的。
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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