为什么Pytorch中实例化模型会直接调用forward方法？
在 PyTorch 中，为何定义一个继承自 nn.Module 的自定义类并实现 forward 方法后，直接调用模型实例时，便会自动调用其 forward 方法？例如使用 output = model(x) 这种形式。
因为自定义的神经网络类所继承的 nn.Module 类对 __call__ 方法进行了重写。在 nn.Module 类内部实现的 __call__ 方法里，会对用户定义的 forward 方法进行调用。因此，当我们像调用函数一样调用继承自 nn.Module 的自定义神经网络类的实例时，实际上会触发 __call__ 方法，进而执行 forward 方法完成前向传播过程。
- 在 Python 中，
__call__方法允许一个类的实例像函数一样被调用。 - 当你调用一个对象时，Python 会自动查找并调用该对象的
__call__方法。 - 在
nn.Module类中，__call__方法的实现会做一些额外的操作，比如钩子（hook）的处理、梯度计算的设置等，然后调用用户自定义的forward方法。