pytorch中的forward函数（以HAN算法为例详细说明）

最新推荐文章于 2025-03-26 09:39:00 发布

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最新推荐文章于 2025-03-26 09:39:00 发布 · 770 阅读

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#pytorch #算法 #python

文章介绍了HAN(HierarchicalAttentionNetwork)模型的定义，该模型在初始化时构建多层注意力层，并在前向传播过程中通过层层处理节点信息。同时，文章提到了在PyTorch中，nn.Module类的__call__方法会调用forward函数，因此在实例化HAN模型时，forward函数自动被调用进行计算。此外，文章还提供了相关HAN算法的代码链接。

模型定义

如HAN模型：

class HAN(nn.Module):
    def __init__(
        self, meta_paths, in_size, hidden_size, out_size, num_heads, dropout
    ):
        super(HAN, self).__init__()

        self.layers = nn.ModuleList()
        self.layers.append(
            HANLayer(meta_paths, in_size, hidden_size, num_heads[0<