? ? ? 在PyTorch源碼的torch/nn/modules/module.py文件中，有一條__call__語句和一條forward語句，如下：

__call__ : Callable[…, Any] = _call_impl
forward: Callable[…, Any] = _forward_unimplemented

? ? ? 在PyTorch中nn.Module類是所有神經網絡模塊的基類，你的網絡也應該繼承這個類，需要重載__init__和forward函數。以下是仿照PyTorch中Module和AlexNet類實現寫的假的實現的測試代碼：

from typing import Callable, Any, Listdef _forward_unimplemented(self, *input: Any) -> None:"Should be overridden by all subclasses"print("_forward_unimplemented")raise NotImplementedErrorclass Module:def __init__(self):print("Module.__init__")forward: Callable[..., Any] = _forward_unimplementeddef _call_impl(self, *input, **kwargs):print("Module._call_impl")result = self.forward(*input, **kwargs)return result__call__: Callable[..., Any] = _call_impldef cpu(self):print("Module.cpu")class AlexNet(Module):def __init__(self):print("AlexNet.__init__")super(AlexNet, self).__init__()def forward(self, x):print("AlexNet.forward")return xmodel = AlexNet()
x: List[int] = [1, 2, 3, 4]
print("result:", model(x))model.cpu()print("test finish")

? ? ? 執行model(x)語句時，會調用AlexNet的forward函數，是因為AlexNet的父類Module中的__call__函數：首先Module中有__call__方法，因此model(x)這條語句可以正常執行。Module中并沒有直接給出__call__的實現體，而是__call__后緊跟冒號，此冒號表示類型注解；后面的Callable和Any是typing模塊中的，Callable表示可調用類型，即等號右邊應該是一個可調用類型，此處指的是_call_impl；Any是一種特殊的類型，它與所有類型兼容；Callable[…, Any]表示_call_impl可接受任意數量的參數并返回Any。這里__call__實際指向了_call_impl函數，因此調用__call__實際是調用_call_impl。

? ? ? typing模塊的介紹參考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/122288737

? ? ? _call_impl函數體內會調用forward，Module中的forward的實現方式與__call__相同，但是_forward_unimplemented函數并沒有實現體，調用它會觸發Error即NotImplementedError。因此在子類AlexNet中一定要給出forward的具體實現，否則調用的將是_forward_unimplemented。

? ? ? 測試代碼執行結果如下：

? ? ? 如果注釋掉AlexNet中的forward，則執行結果如下：

? ? ? GitHub：?https://github.com/fengbingchun/PyTorch_Test

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch中nn.Module类中__call__方法介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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