PyTorch中__init__、forward和__call__方法具体如何使用？

本文共计608个文字，预计阅读时间需要3分钟。

1. 介绍 使用PyTorch构建网络框架时，常会遇到与TensorFlow（TensorFlow.__init__、build和call小结）类似的情况。经常需要使用__init__、forward和call这三个相互配合的方法。

1.介绍

当我们使用pytorch来构建网络框架的时候，也会遇到和tensorflow（tensorflow __init__、build 和call小结）类似的情况，即经常会遇到__init__、forward和call这三个互相搭配着使用，那么它们的主要区别又在哪里呢？

1）__init__主要用来做参数初始化用，比如我们要初始化卷积的一些参数，就可以放到这里面，这点和tf里面的用法是一样的

2）forward是表示一个前向传播，构建网络层的先后运算步骤

3）__call__的功能其实和forward类似，所以很多时候，我们构建网络的时候，可以用__call__替代forward函数，但它们两个的区别又在哪里呢？

当网络构建完之后，调__call__的时候，会去先调forward，即__call__其实是包了一层forward，所以会导致两者的功能类似。