深入剖析 深度学习中 __init()__函数和forward()函数

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前言

再看代码时,发现init函数和forward函数都有参数,具体是怎么传参的呢?
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为了更方便的讲解,会举简单的代码例子结合讲解。

forward()__init__() 是神经网络模型类中的两个重要函数。它们通常是通过类的实例化和调用来执行的。

1. __init()__函数

__init__() 函数是Python类中的构造函数,用于初始化对象的属性。

  • 在深度学习中,通常用它来定义神经网络的结构,设置各种层(例如,全连接层、卷积层、循环层等)以及超参数(例如,学习率、激活函数等)。

  • 参数是在类实例化时传入的,通常作为构造函数的参数传递。这些参数可以包括网络的结构和超参数设置。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型实例,传递输入维度、隐藏层维度和输出维度作为参数
model = MyModel(input_size=10, hidden_size=5, output_size=2)

2. forward()函数

  • forward() 函数定义了神经网络的前向传播过程。它接收输入数据并通过神经网络的层,最终输出模型的预测结果。

  • forward() 函数的参数是传入模型的输入数据,通常是一个张量(Tensor)。

def forward(self, x):
    x = self.fc1(x)
    x = self.relu(x)
    x = self.fc2(x)
    return x

在这个示例中,输入数据 x 通过两个全连接层(fc1 和 fc2)以及激活函数(relu)进行处理,最终返回网络的输出。

实例化一个神经网络模型后,可以使用该模型的 forward() 函数来进行前向传播,如下所示:

input_data = torch.randn(1, 10)  # 示例输入数据,大小为 (batch_size, input_size)
output = model(input_data)

上述代码中,model(input_data) 调用了模型的 forward() 函数,将输入数据传递给模型并获取预测结果。

这是深度学习中非常常见的模型的前向传播操作。

补充

  1. 对于forward具体是怎样执行,自动调用的,可看我这篇文章:Pytorch中关于forward函数的理解与用法
  2. 对于类和对象不清晰的可看这篇文章:python 类和对象的详细分析

3. 两者关系

函数 表述
__init__() 函数 1.类的构造函数中定义了模型的结构,包括网络层的定义、超参数的初始化等,用于设置模型的架构,并在模型实例化时执行。
2.一般只执行一次。
3.可以定义模型中的各种层、权重参数、激活函数等,以及设置模型的初始化配置。
forward() 函数 1.定义了模型的前向传播过程。它描述了数据如何在模型中流动,通过各个层,直到生成模型的输出。
2.输入数据并调用 model(input_data) 时,forward() 函数会被调用来计算输出。
3.决定了模型的具体行为,包括如何处理输入数据、层之间的连接、激活函数的应用等。

两者关系如下:

  • __init__() 用于定义模型的静态结构,而 forward() 用于定义模型的动态行为。
  • __init__() 中,配置了模型的层和参数,但尚未进行具体的数据处理。__init__() 只执行一次。
    forward() 中包含了实际的数据流,将数据输入模型并调用 model(input_data) 时,forward() 函数会执行前向传播计算。

总之,__init__() 初始化了模型的结构和参数,而 forward() 描述了如何将数据传递并在模型中进行处理。

这两个函数共同构成了深度学习模型的核心。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724867.html

到了这里,关于深入剖析 深度学习中 __init()__函数和forward()函数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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