python-3.x - pytorch 中的 apply(fn) 函数如何与没有 return 语句作为参数的函数一起工作？

Question

我对以下代码片段有一些疑问:

>>> def init_weights(m):
        print(m)
        if type(m) == nn.Linear:
            m.weight.data.fill_(1.0)
            print(m.weight)

>>> net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 2), nn.Linear(2, 2))
>>> net.apply(init_weights)

apply() 是 pytorch.nn 包的一部分。您可以在此包的文档中找到代码。最后的问题:
1. 为什么这个代码示例可以工作，尽管 init_weights() 在给 apply() 时没有添加参数或括号？
2. 函数 init_weights(m) 从哪里得到它的参数 m，当它作为参数给函数 apply() 时没有括号和一个 m？

Answer 1

我们在 torch.nn.Module.apply(fn) 的上述文档中找到了您问题的答案。 :

Applies fn recursively to every submodule (as returned by .children()) as well as self. Typical use includes initializing the parameters of a model (see also torch-nn-init).

为什么这个代码示例可以工作，尽管在将它提供给 apply() 时没有将参数或括号添加到 init_weights()？

给定函数init_weights在 apply 之前不调用调用，正是因为没有括号，而是对 init_weights 的引用给 apply , 并且只能来自 apply稍后 init_weights叫做。

当函数 init_weights(m) 作为参数提供给函数 apply() 而没有括号和 m 时，函数 init_weights(m) 从哪里得到它的参数 m？

它在 apply 内的每个调用中获取其参数，并且，正如文档所述，它被称为迭代(在这种情况下)net 的每个子模块以及 net本身，由于方法调用 net.apply(…) .