pytorch中有两个以上输入参数时如何使用forward（）方法

Question

有人可以告诉我forward()方法中多个参数背后的概念吗？通常，forward()方法的实现有两个参数

1. 自身
2. 输入

如果前进方法比这些参数更多，PyTorch将如何使用前进方法。

让我们考虑以下代码库：https://github.com/bamps53/kaggle-autonomous-driving2019/blob/master/models/centernet.py在这里在线236作者使用了带有两个其他参数的正向方法：

1. 中心
2. return_embeddings

我找不到任何一篇文章可以回答我关于第254（return_embeddings:）行和第257（if centers is not None:）行将执行何种条件的查询。据我所知，该方法由nn模块内部调用。有人可以为此点灯吗？

Answer 1

您设置的转发功能。这意味着您可以根据需要添加更多参数。例如，您可以添加输入，如下所示

def forward(self, input1, input2,input3):
    x = self.layer1(input1)
    y = self.layer2(input2)
    z = self.layer3(input3)

    net = torch.cat((x,y,z),1)

    return net

您必须在馈送网络时控制参数。不能使用超过一个参数的方式来馈送图层。因此，您需要从输入中一个接一个地提取特征，并与它们的torch.cat((x,y),1)（维数为1）串联。