2024年5月13日发(作者：最全psp游戏资源下载)
在Python中，`forward`函数通常用于深度学习模型中，特别是
在神经网络中。它用于定义模型的前向传播过程，即数据从输入层经
过隐藏层到输出层的传递过程。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用`forward`函数进行前向
传播：
```python
import torch
import as nn
class MyModel():
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
1 = (10, 5)
2 = (5, 2)
def forward(self, x):
x = 1(x)
x = (x)
x = 2(x)
return x
# 创建一个模型实例
model = MyModel()
# 创建一个输入张量
input_tensor = (1, 10)
# 进行前向传播
output_tensor = model(input_tensor)
```
在上面的示例中，我们定义了一个简单的神经网络模型
`MyModel`，它包含两个全连接层（``）和一个ReLU激活函
数（``）。`forward`函数定义了数据从输入层到输出层的传递
过程。首先，输入张量`x`通过第一个全连接层`fc1`，然后应用ReLU激
活函数，最后通过第二个全连接层`fc2`得到输出张量`output_tensor`。
注意，在定义模型时，我们通过继承``并重写其
`forward`函数来实现自定义的前向传播过程。这种方式使得我们可以
灵活地构建和定制自己的神经网络模型。
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