这篇教程pytorch __init__、forward与__call__的用法小结写得很实用，希望能帮到您。
1.介绍当我们使用pytorch来构建网络框架的时候，也会遇到和tensorflow（tensorflow __init__、build 和call小结）类似的情况，即经常会遇到__init__、forward和call这三个互相搭配着使用，那么它们的主要区别又在哪里呢？ 1）__init__主要用来做参数初始化用，比如我们要初始化卷积的一些参数，就可以放到这里面，这点和tf里面的用法是一样的 2）forward是表示一个前向传播，构建网络层的先后运算步骤 3）__call__的功能其实和forward类似，所以很多时候，我们构建网络的时候，可以用__call__替代forward函数，但它们两个的区别又在哪里呢？ 当网络构建完之后，调__call__的时候，会去先调forward，即__call__其实是包了一层forward，所以会导致两者的功能类似。 在pytorch在nn.Module中，实现了__call__方法，而在__call__方法中调用了forward函数： https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py 
2.代码import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self, in_channels, mid_channels, out_channels): super(Net, self).__init__() self.conv0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)), torch.nn.LeakyReLU()) self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(mid_channels, out_channels * 2, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))) def forward(self, x): x = self.conv0(x) x = self.conv1(x) return x class Net(nn.Module): def __init__(self, in_channels, mid_channels, out_channels): super(Net, self).__init__() self.conv0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)), torch.nn.LeakyReLU()) self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(mid_channels, out_channels * 2, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))) def __call__(self, x): x = self.conv0(x) x = self.conv1(x) return x 补充：torch/nn目录结构以及__init__.py torch/nn目录结构以及init.py 
torch/nn目录结构 __init__.py： from .modules import *#nn.modules 导入modules目录下内容 定义容器modulesfrom .parameter import Parameter#nn.Parameter 导入parameter.py 定义parameterfrom .parallel import DataParallel#导入parallel目录下data_parallel.py中的DataParallel类from . import init#nn.init 导入init.py 参数初始化from . import utils#nn.utils 导入utils目录下内容 官网api下nn.utils下api 对于backends, functional.py, _functions 需要在代码前重新Import 例如我们常用的 import torch.nn.functional as F 就是导入了functional.py backends和_functions是functional.py实现各种函数时所用到的。 以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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