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PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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なぜPyTorchのnn.Moduleのインスタンスの引数がforwardに渡されるのか

temsoba11

総合スコア5

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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投稿2019/11/06 10:10

編集2019/11/06 10:55

PyTorchを使って機械学習の勉強をしています。pythonの学習も最近始めたばかりです。
以下のPytorchのtutorialのコードでNet()のインスタンスnetを作成し、引数にinputを渡していると思いますが、なぜこれがforward関数に渡されるのでしょうか?インスタンスの引数は_init_に渡されると思いますが、Netもnn.Moduleも_init_の引数にselfしか持っておらず、どういう仕組みなのか全くわかりません。Python素人なので基礎的な質問かもしれませんがよろしくお願いします。

PyTorchのtutorial

該当のソースコード

python

1import torch 2import torch.nn as nn 3import torch.nn.functional as F 4 5 6class Net(nn.Module): 7 8 def __init__(self): 9 super(Net, self).__init__() 10 # 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square convolution 11 # kernel 12 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3) 13 self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3) 14 # an affine operation: y = Wx + b 15 self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120) # 6*6 from image dimension 16 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) 17 self.fc3 = nn.Linear(84, 10) 18 19 def forward(self, x): 20 # Max pooling over a (2, 2) window 21 x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) 22 # If the size is a square you can only specify a single number 23 x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) 24 x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) 25 x = F.relu(self.fc1(x)) 26 x = F.relu(self.fc2(x)) 27 x = self.fc3(x) 28 return x 29 30 def num_flat_features(self, x): 31 size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension 32 num_features = 1 33 for s in size: 34 num_features *= s 35 return num_features 36 37 38net = Net() 39print(net) 40 41input = torch.randn(1, 1, 32, 32) 42out = net(input) 43print(out)

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quickquip

2019/11/06 10:21

> model = Model(x)のようにインスタンスが作られると思うのですが そのようになっているソースの方を提示してほしいです。
guest

回答1

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ベストアンサー

net = Net() out = net(input)

Netのインスタンスであるnet呼び出し可能オブジェクトになっています。

https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html#object.call

インスタンスが関数として "呼ばれた" 際に呼び出されます; このメソッドが定義されている場合、 x(arg1, arg2, ...) は x.call(arg1, arg2, ...) を短く書いたものになります。


実際

https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v1.3.0/torch/nn/modules/module.py#L531

__call__が実装されているので、net(x)net.__call__(x)と同義です。

投稿2019/11/06 11:06

編集2019/11/06 11:12
quickquip

総合スコア11072

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temsoba11

2019/11/06 11:35

丁寧な説明ありがとうございます! リファレンスの該当部分も紹介していただき、大変助かりました!
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