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鉴于pytorch在科学论文领域用的越来越多，想写一个系列文章，讲述pytorch的用法。
要学习pytorch，一个前提是 知道python calss中的__call__和__init__方法.
简单的说就是:
__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： <class ‘str’>
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：<class ‘str’> 值为： i
forward 函数被调用了
in forward, 传入参数类型是：<class ‘str’> 值为: i
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