__call__
方法的作用是使对象可以像函数一样被调用。通过在类中定义 __call__
方法,你可以将对象实例视为可调用的函数,并在对象被调用时执行特定的操作。__call__
方法是在你将一个对象作为函数调用时被调用的。在 Python 中,使用括号将一个对象后面,就会触发该对象的 __call__
方法。
class MyClass:def __call__(self, x):print("Calling MyClass with argument:", x)obj = MyClass()
# 触发__call__方法
obj(10)
输出:
Calling MyClass with argument: 10
在上面的示例中,我们定义了一个名为 MyClass 的类,并在其中定义了 __call__
方法。当我们创建 MyClass
的对象 obj
并将其作为函数调用时,即 obj(10)
,会触发 obj
的 __call__
方法,并输出 Calling MyClass with argument: 10
。
即__call__
方法提供了一种将对象作为函数调用的方式,使得我们可以自定义对象在被调用时的行为。通过在类中定义 __call__
方法,我们可以将对象表现得像一个可调用的函数。
我们在深度学习训练的时候经常直接使用网络名称,实际上就是因为我们创建的模型继承了nn.Module,在 PyTorch
中,nn.Module
类重写了 __call__
方法,这样当你调用一个继承自 nn.Module
的模型对象时,实际上就是在调用该模型对象的 __call__
方法。这样做的目的是为了方便地执行模型的前向传播过程,将模型对象的调用方式与前向传播逻辑结合起来。
总结起来,__call__
方法是在对象作为函数调用时被调用的特殊方法。通过定义 __call__
方法,我们可以自定义对象在被调用时的行为。在 PyTorch
中,nn.Module
类重写了 __call__
方法,以便在调用模型对象时触发模型的前向传播过程。