forward函数——浅学深度学习框架中的forward-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了forward函数——浅学深度学习框架中的forward。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.什么是forward函数

（本应该出一篇贯穿神经网络的文章的，但是由于时间关系，就先浅浅记录一下，加深自己的理解吧吧）。

forward 函数是深度学习框架中常见的一个函数，用于定义神经网络的前向传播过程。

在训练过程中，输入数据会被传入神经网络的 forward 函数，然后经过一系列的计算和变换，最终得到输出结果。

具体来说，forward 函数的作用是将输入数据经过网络中各个层的计算和变换后，得到输出结果。

在 forward 函数中，我们可以定义网络的结构和参数，并对输入数据进行处理，如卷积、池化、激活函数等操作。这些操作的顺序和参数可以根据我们的需要来设计。

一般情况下，forward 函数是必须要实现的方法，因为它是整个神经网络模型的核心。

在训练过程中，我们需要调用 forward 函数得到模型的预测结果，并将其与真实标签进行比较，计算损失函数，并根据损失函数来更新网络中的参数，从而实现模型的训练。

🙌举个例子：

class Bert(nn.Module):
    def __init__(self, mode_path, load_pretrained_bert, bert_config):
        super(Bert, self).__init__()
        if load_pretrained_bert:
            # self.model = BertModel.from_pretrained('../../directory', cache_dir=temp_dir)
            self.model = BertModel.from_pretrained(mode_path)
        else:
            self.model = BertModel(bert_config)

    def forward(self, x, segs, mask):
        # sequence_output, pooled_output
        # transformers输出最后一层，pytorch_pretrained_bert输出每层的结果
        encoded_layers, _ = self.model(input_ids=x, attention_mask=mask, token_type_ids=segs)
        # top_vec = encoded_layers[-1]
        top_vec = encoded_layers
        return top_vec

解释一段这个代码：

这段代码定义了一个名为 "Bert" 的 PyTorch 模型类。

其构造函数 "init" 接受三个参数：