torch 模型搭建部分报错 NotImplementedError

最新推荐文章于 2024-11-30 15:54:20 发布

氵文大师

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分类专栏：每日一氵文章标签： pytorch python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HaoZiHuang/article/details/123560246

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这篇博客记录了作者在使用PyTorch时遇到的一个错误：NotImplementedError。问题源于自定义的Hswish类中，forward方法误写为foward，导致模块在执行时无法找到正确的前向传播方法。作者提供了修复这个问题的方法，并提醒开发者在定义nn.Module子类时要确保实现forward函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

大概是这么个报错法，用torch这么些年，第一次碰见这个错NotImplementedError
我用的也不是什么 nightly 版本啊

Traceback (most recent call last):

  File "xxxxx\x.py", line 268, in <module>
    print(x(y).shape)

  File "xxxxx\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)

  File "xxxxx\x.py", line 259, in forward
    x = self.features(x)

  File "xxxxx\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)

  File "xxxxx\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 119, in forward
    input = module(input)

  File "xxxxx\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)

  File "xxxxx\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 201, in _forward_unimplemented
    raise NotImplementedError

NotImplementedError

在 _call_impl中，调用 self.forward

result = self.forward(*input, **kwargs)

如果继承了nn.Module后，如果你没有自己实现self.forward，则会

raise NotImplementedError

原来，我在些这个函数的时候，确实没有forward 方法hhh:

class Hswish(nn.Module):

    def __init__(self, inplace=True):
        super(Hswish, self).__init__()
        self.inplace = inplace

    def __swish(self, x, beta, inplace=True):
        # 但是这个 swish 并未被 H-swish 所使用
        # 之所以叫 H-swish 是为了让 sigmoid 变 hard
        # 用 Relu6(x+3)/6 去近似
        # 为了在嵌入式上部署，减小了计算量
        return x * F.sigmoid(beta * x, inplace)

    @staticmethod
    def Hsigmoid(x, inplace=True):
        return F.relu6(x + 3, inplace=inplace) / 6

    def foward(self, x):
        return x * self.Hsigmoid(x, self.inplace)

forward 写成了 foward …