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在 Python 的神经网络程序（特别是 PyTorch 框架中），`class` 和 `forward()` 是定义神经网络模型的关键部分。它们的作用如下：

article 2024/10/24 13:33:16

在 Python 的神经网络程序（特别是 PyTorch 框架中），class 和 forward() 是定义神经网络模型的关键部分。它们的作用如下：

Class：

定义网络结构：Class 通常继承自 torch.nn.Module，是用来定义整个神经网络结构的类。在这个类中，你可以定义网络的各个层（如卷积层、全连接层、批归一化层等）。这些层的定义通常放在 __init__() 方法中。
初始化网络参数：在 __init__() 方法中，还可以初始化模型所需的参数和权重。这个构造函数通常会调用父类的 super().__init__() 来继承 PyTorch 的模块属性。

示例：

import torch.nn as nn

class MyNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeuralNetwork, self).__init__()
        # 定义网络层
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)  # 线性层
        self.relu = nn.ReLU()         # 激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)   # 线性层

    def forward(self, x):
        # 前向传播的逻辑
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

forward()：
- 前向传播逻辑：forward() 方法定义了输入数据如何经过网络的各个层，最终得到输出。这是模型的前向传播逻辑，即从输入到输出的映射。在训练或推理时，PyTorch 会自动调用 forward() 方法，而你不需要手动调用它。
- 网络层的顺序：forward() 方法中通常按顺序调用 __init__() 中定义的各个层，通过输入张量（如数据 x），计算网络的输出。
forward() 的重要性：
- PyTorch 使用动态图机制，意味着你可以在 forward() 中灵活地定义任何网络层的执行顺序，并可以根据输入的形状、特征等条件编写动态执行的前向传播逻辑。
示例中的 forward()：
```
def forward(self, x):
    x = self.fc1(x)   # 输入经过第一层
    x = self.relu(x)  # 激活函数
    x = self.fc2(x)   # 输出层
    return x
```