Pytorch 中如何使用 self() 来生成预测？

xiaoxingxing 2年前 pytorch 237

原文标题 ：How is self() used in Pytorch to generate predictions?

class MNIST_model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, num_classes)

    def forward(self, xb):
        xb = xb.reshape(-1, 28 * 28)
        out = self.linear(xb)
        return out
    
    def training_step(self, batch):
        images, labels = batch
        out = self(images)
        loss = F.cross_entropy(out, labels)
        return loss

我在关注 Freecodecamp 教程。在 training_step 方法中，教程中说 = self(images) 用于 Generate Predictions 。

我无法理解如何使用 self 来获得预测。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71427254/how-is-self-used-in-pytorch-to-generate-predictions

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Ivan 评论
这实际上并不是 PyTorch 特有的，而是 Python 的工作方式。在对象上使用括号或直接在该类内部使用括号将调用名为__call__的特殊 Python 函数。此函数可用于您的类，因为您继承自实现它的nn.Module为你。

这是 PyTorch 之外的一个最小示例：
```
class A():
    def __call__(self):
        print('calling the object')

    def foo(self):
        self()
```
然后
```
>>> x = A()
>>> x.foo() # prints out "calling the object"
```
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Pytorch 中如何使用 self() 来生成预测？

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