1.基本用法

在pytorch中，使用torch.nn包来构建神经网络，我们定义的网络继承自nn.Module类。而一个nn.Module包含神经网络的各个层(放在__init__里面)和前向传播方式(放在forward里面)，例如：

class Module(nn.Module):# 网络结构def __init__(self):super(Module, self).__init__()# ......# 前向传播def forward(self, x):# ......return x
#输入数据
data = .....
# 实例化网络
module = Module()
# 前向传播
module(data)
# 而不是使用下面的
# module.forward(data)

可以发现，我们在编写代码的时候并不会显式地去调用forward方法。原因在于：

module(data)

实际上就等价于

module.forward(data)

2.原理分析

首先明确为什么module是一个对象，却可以像一个方法一样传入data进行调用

module(data)

原理是python中的__call__语法。例如：

class Module():def __call__(self, data):        print('传入的参数为->', data)module = Module()
module(1)
输出为：传入的参数为-> 1

也就是说，在我们编写的模型所继承的nn.Module类中，其__call__方法内便包含了某种形式的对forward方法的调用，从而使得我们不需要显式地调用forward方法。
当然，以上是简化的理解，实际的过程应为：

调用module的call方法
module的call里面调用module的forward方法
forward里面如果碰到Module的子类，回到第1步，如果碰到的是Function的子类，继续往下
调用Function的call方法
Function的call方法调用了Function的forward方法
Function的forward返回值
module的forward返回值
在module的call进行forward_hook操作，然后返回值

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