在模型类定义的时候，定义forward函数，其中变量形式（self,x)
在使用Pytorch的时候，模型训练时，不需要调用forward函数，只需要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用forward函数。
model(data) & model.forward(data) 等价，因为在class Module中调用了__call__函数，forward函数在call函数中调用了，示例（红色圈起来的是连接的关键点）：
说明，在给类实例化赋值时，'土豪‘变量就是call中的param，也是forward中的input_，也就是在红色圈内，在call函数下就将其参数传给了forward变量。【总结一句话：是在call中调用了forward函数】 Student()中的变量对应__init__函数中的变量。
运行结果如下：（ forward函数返回的是‘input_’参数变量，所以最终input_param结果值是input_的赋值结果）
学习Pytorch,一个前提是知道Python class中的__call__ （使得类的实例化对象具有类似函数的功能）和__init__方法（类的初始化函数，类似于C++的构造函数），这里主要介绍__call__函数。
Python中，凡是可以用（）直接应用到自身并执行，都称为可调用对象，可调用对象包括自定义的函数，Python内置函数以及类实例对象。
__call__函数： 对于可调用对象，’名称()‘等价于’名称.__call__()'的简写。 所以开讲到的类实例化为一个对象model，并传入参数（data），就相当于：model.__call__(data),又因为调用call函数就直接调用了forward函数，所以直接对类示例化的对象传入训练参数，就直接调用了forward函数，对数据进行了前向传播的训练学习。
类中的函数会自动链接__call__函数，也就是会自动调用call函数。而类的属性则不能调用call函数。
Pytorch，主要也是按照__call__,__init__.forward三个函数实现网络层之间的架构的
Python中callable（）用于检查一个对象是否是可调用的，返回TRUE，obj仍然可能调用失败，但返回FALSE，obj绝对不会调用成功。 对于函数，方法，lambda函式，类以及实现了__call__方法的类实例，都返回TRUE。
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