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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

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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

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square convolution
        # kernel
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        # an affine operation: y = Wx + b
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)  # 6*6 from image dimension
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # Max pooling over a (2, 2) window
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # If the size is a square you can only specify a single number
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # all dimensions except the batch dimension
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features


net = Net()
print(net)

input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)
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  • quickquip

    2019/11/06 19:21

    > 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。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

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。

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  • 2019/11/06 20:35

    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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