Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Module类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。
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import torch
from torch import nn
class MLP(nn.Module):
# 声明带有模型参数的层，这里声明了两个全连接层
def __init__(self, **kwargs):
# 调用MLP父类Module的构造函数来进行必要的初始化。这样在构造实例时还可以指定其他函数
# 参数，如“模型参数的访问、初始化和共享”一节将介绍的模型参数params
super(MLP, self).__init__(**kwargs)
self.hidden = nn.Linear(784, 256) # 隐藏层
self.act = nn.ReLU()
self.output = nn.Linear(256, 10) # 输出层
# 定义模型的前向计算，即如何根据输入x计算返回所需要的模型输出
def forward(self, x):
a = self.act(self.hidden(x))
return self.output(a)
X = torch.rand(2, 784)
net = MLP()
print(net)
net(X)
为什么会调用forward()呢，是因为Module中定义了__call__()函数，该函数调用了forward()函数，当执行net(x)的时候，会自动调用__call__()函数.
