pytorch __init__、forward与__call__的用法小结
(编辑：jimmy 日期: 2025/2/25 浏览：2)
1.介绍
当我们使用pytorch来构建网络框架的时候，也会遇到和tensorflow（tensorflow __init__、build 和call小结）类似的情况，即经常会遇到__init__、forward和call这三个互相搭配着使用，那么它们的主要区别又在哪里呢？
1）__init__主要用来做参数初始化用，比如我们要初始化卷积的一些参数，就可以放到这里面，这点和tf里面的用法是一样的
2）forward是表示一个前向传播，构建网络层的先后运算步骤
3）__call__的功能其实和forward类似，所以很多时候，我们构建网络的时候，可以用__call__替代forward函数，但它们两个的区别又在哪里呢？
当网络构建完之后，调__call__的时候，会去先调forward，即__call__其实是包了一层forward，所以会导致两者的功能类似。
在pytorch在nn.Module中，实现了__call__方法，而在__call__方法中调用了forward函数：
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py
2.代码
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
补充：torch/nn目录结构以及__init__.py
torch/nn目录结构以及init.py
torch/nn目录结构
__init__.py：
from .modules import * #nn.modules 导入modules目录下内容 定义容器modules from .parameter import Parameter #nn.Parameter 导入parameter.py 定义parameter from .parallel import DataParallel #导入parallel目录下data_parallel.py中的DataParallel类 from . import init #nn.init 导入init.py 参数初始化 from . import utils #nn.utils 导入utils目录下内容 官网api下nn.utils下api
对于backends, functional.py, _functions 需要在代码前重新Import
例如我们常用的
import torch.nn.functional as F 就是导入了functional.py
backends和_functions是functional.py实现各种函数时所用到的。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。