📚PyTorch之旅:探索forward函数的魅力🚀
在深度学习的世界里,PyTorch以其灵活的动态计算图闻名。今天,让我们聚焦于PyTorch的核心概念之一——`forward()`函数!✨
首先,什么是`forward()`?它是定义神经网络中前向传播逻辑的关键所在。简单来说,当你输入数据到模型时,数据会按照你设计的结构一步步通过每一层网络,最终得到输出结果。这就像一条信息高速公路,而`forward()`就是这条路上的导航员!🚗
接下来,我们来聊聊如何实现一个简单的`forward()`函数。在PyTorch中,只需继承`nn.Module`类并重写`forward()`方法即可。例如:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
```
这段代码创建了一个包含单个全连接层的模型。当调用`model(input_data)`时,数据就会按照`forward()`中的路径进行处理啦!💡
掌握`forward()`不仅能够帮助你构建更复杂的神经网络,还能让你更好地理解深度学习背后的原理哦!💪
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