pytorch接口和java集成_pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口，nn构建于autgrad之上，可以用来定义和运行神经网络

nn.Module 是nn中重要的类，包含网络各层的定义，以及forward方法

查看源码

初始化部分：

def __init__(self):

self._backend = thnn_backend

self._parameters = OrderedDict()

self._buffers = OrderedDict()

self._backward_hooks = OrderedDict()

self._forward_hooks = OrderedDict()

self._forward_pre_hooks = OrderedDict()

self._state_dict_hooks = OrderedDict()

self._load_state_dict_pre_hooks = OrderedDict()

self._modules = OrderedDict()

self.training = True

属性解释：

_parameters：字典，保存用户直接设置的 Parameter

_modules：子 module，即子类构造函数中的内容

_buffers：缓存

_backward_hooks与_forward_hooks：钩子技术，用来提取中间变量

training：判断值来决定前向传播策略

方法定义：

def forward(self, *input):

raise NotImplementedError

没有实际内容，用于被子类的 forward() 方法覆盖

且 forward 方法在 __call__ 方法中被调用：

def __call__(self,