这三个函数包括了Python中特有的重载函数,以及神经网络中向前传播的重要函数。这是我看到的比较清楚的说明Python中这三个函数功能的博客。
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init: 类的初始化函数,类似于c++的构造函数
call_: 使得类对象具有类似函数的功能。
__init__比较好理解,现在主要看一下 __call__的功能示例:
class A():
def call(self):
print(‘i can be called like a function’)
a = A()
a()
out:
i can be called like a function
让我们在调用时传入参数如何?
class A():
def call(self, param):
print('i can called like a function')
print('掺入参数的类型是:', type(param))
a = A()
a(‘i’)
out:
i can called like a function
掺入参数的类型是:
发现对象a的表现完全类似一个函数。
那当然也可以在__call__里调用其他的函数啊,
在__call__函数中调用forward函数,并且返回调用的结果
class A():
def call(self, param):
print('i can called like a function')
print('传入参数的类型是:{} 值为: {}'.format(type(param), param))
res = self.forward(param)
return res
def forward(self, input_):
print('forward 函数被调用了')
print('in forward, 传入参数类型是:{} 值为: {}'.format( type(input_), input_))
return input_
a = A()
input_param = a(‘i’)
print(“对象a传入的参数是:”, input_param)
out:
i can called like a function
传入参数的类型是:
forward 函数被调用了
in forward, 传入参数类型是:
对象a传入的参数是: i
现在我们将初始化函数__init__也加上,来看一下:
在对象初始化时确定初始年龄,通过调用a(2)为对象年龄增加2岁,
class A():
def init(self, init_age):
super().init()
print(‘我年龄是:’,init_age)
self.age = init_age
def __call__(self, added_age):
res = self.forward(added_age)
return res
def forward(self, input_):
print('forward 函数被调用了')
return input_ + self.age
print(‘对象初始化。。。。’)
a = A(10)
input_param = a(2)
print(“我现在的年龄是:”, input_param)
out:
对象初始化。。。。
我年龄是: 10
forward 函数被调用了
我现在的年龄是: 12
pytorch主要也是按照__call__, init,forward三个函数实现网络层之间的架构的
这博客讲述了pytorch中具体实现:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170