当pytorch中有两个以上的输入参数时，如何使用forward（）方法

Question

有人能告诉我forward()方法中多个参数背后的概念吗？ 一般来说，forward()方法的实现有两个参数

1. 自我
2. 输入

如果正向方法包含的参数超过这些参数，则PyTorch如何使用正向方法

让我们考虑这个代码库： https://github.com/bamps53/kaggle-autonomous-driving2019/blob/master/models/centernet.py 在这里，236位作者使用了带有两个以上参数的正向方法：

1. 中心
2. 返回u嵌入

我找不到一篇文章可以回答我关于第254行（return_embeddings:）和第257行（if centers is not None:）将执行什么条件的查询。据我所知，该方法由nn模块内部调用。谁能帮我把灯放在这上面吗

Answer 1

前进功能由您设置。这意味着您可以根据需要添加更多参数。例如，您可以添加如下所示的输入

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

在向网络馈电时，必须控制参数。层的馈送不能超过一个参数。因此，您需要从输入中逐个提取特征，并与torch.cat((x,y),1)（1表示维度）连接