Метод forward

Метод forward класса Sequential выполняет прямой проход (forward pass) через все слои, добавленные в последовательную модель. При вызове модели как функции данные последовательно проходят через каждый слой, и результат предыдущего слоя становится входом для следующего.

Метод автоматически вызывается при передаче тензора в экземпляр Sequential. Первым и единственным обязательным параметром передаётся входной тензор. Выходом метода является тензор, полученный после прохождения через все слои модели.

Синтаксис

model.forward(x)

Где model - это экземпляр класса Sequential, а x - входной тензор.

Пример

Создадим простую последовательную модель и выполним прямой проход:

import torch
from torch import nn

model = nn.Sequential(
	nn.Linear(5, 3),
	nn.ReLU(),
	nn.Linear(3, 1)
)

x = torch.randn(2, 5)
res = model.forward(x)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([2, 1])

Пример

Метод forward вызывается неявно при вызове модели как функции:

import torch
from torch import nn

model = nn.Sequential(
	nn.Linear(4, 8),
	nn.ReLU()
)

x = torch.randn(3, 4)
res1 = model.forward(x)
res2 = model(x)
print(torch.allclose(res1, res2))

Результат выполнения кода:

True

Пример

Прямой проход через модель с несколькими слоями и разными формами:

import torch
from torch import nn

model = nn.Sequential(
	nn.Linear(10, 20),
	nn.Tanh(),
	nn.Linear(20, 15),
	nn.Tanh(),
	nn.Linear(15, 5)
)

x = torch.randn(4, 10)
res = model.forward(x)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([4, 5])

Смотрите также

класс Sequential,
который создаёт контейнер для последовательного применения слоёв
метод append,
который добавляет слой в конец последовательной модели
метод insert,
который вставляет слой на указанную позицию
метод pop,
который удаляет последний слой из модели