python - pytorch中当输入参数超过两个时如何使用forward()方法

Question

有人可以告诉我 forward() 方法中多个参数背后的概念吗？ 一般来说，forward()方法的实现有两个参数

1. 自己
2. 输入

如果前向方法的参数多于这些参数，PyTorch 如何使用前向方法。

让我们考虑一下这个代码库: https://github.com/bamps53/kaggle-autonomous-driving2019/blob/master/models/centernet.py 网上有 236 位作者使用了带有两个以上参数的前向方法:

1. 中心
2. return_embeddings

我找不到一篇文章可以回答我对第 254 行(return_embeddings:)和第 257 行(if center is not None:)条件的查询将执行。据我所知，该方法由 nn 模块内部调用。有人可以帮我点亮一下吗？

Answer 1

转发功能由您设置。这意味着您可以根据需要添加更多参数。例如，您可以添加如下所示的输入

def forward(self, input1, input2, input3):
    x = self.layer1(input1)
    y = self.layer2(input2)
    z = self.layer3(input3)

    net = torch.cat((x,y,z),1)
     
    return net

关键点是您必须在为网络提供数据时控制参数。图层只能输入一个参数。因此，您需要从输入中一一提取特征，并将其与 torch.cat((x,y),1)(1 表示维度)连接起来。