精华内容
参与话题
问答
  • forward和redirect

    2019-03-23 15:02:21
    Servlet中有两种实现跳转的方式:forward方式和redirect方式。 forward:请求转发,是一种服务器的行为,客户端只有一次请求,服务器端转发后会将请求对象保存,地址栏中的URL地址不会改变,得到响应后服务器端再将...

    Servlet中有两种实现跳转的方式:forward方式和redirect方式。

    • forward:请求转发,是一种服务器的行为,客户端只有一次请求,服务器端转发后会将请求对象保存,地址栏中的URL地址不会改变,得到响应后服务器端再将响应发给客户端;
    • redirect:请求重定向,即response.sendRedirect(),是一种客户端行文,从本质上讲等同于两次请求,前一次请求对象不会保存,地址栏的URL地址会改变。

    举个例子来说就是,小明去办个证,首先去了A办事处,但是A办事处不受理这项事务,可是A事务处的人好啊,他们知道B办事处可以办,所以自己带着A的资料去B办事处办了业务,拿回了证件,再转交给小明。
    再有一种情况,小明去办证,首先去了A办事处,A办事处的人告诉小明说“这个我们办不了,你得去B办事处”,然后小明就去了B办事处,最后在B办事处办好了证。
    对比两种情况,前者,小明只做出了一次请求,后者小明做出了两次选择;前者,小明不知道A办事处不能办这个业务,不知道最后是B办事处给他办的业务,后者,小明知道了B办事处的地址,自己重新去找B办事处办的。

    前者的情况就像是请求转发的过程,后者就像是重定向的过程。

    • forward
      forward是服务器内部的重定向,服务器直接访问目标地址的URL,把那个URL的相应内容读取过来,而客户端不知道,因此在客户端浏览器的地址栏中不会显示转向后的地址还是原来的地址。
      由于在整个定向的过程中使用的是同一个request,因此forward会将request的信息带到被定向的JSP或Servlet中使用。

    • redirect
      redirect则是客户端的重定向,是完全的跳转,即客户端浏览器会获取到跳转后的地址,然后重新发送请求,因此浏览器中会显示跳转后的地址。同时,这种方式比forward多了一次网络请求,因此效率要低于forward方式。

    展开全文
  • PyTorch之前向传播函数forward

    万次阅读 多人点赞 2018-11-14 11:37:40
    神经网络的典型处理如下所示: 1. 定义可学习参数的网络结构(堆叠各层和层的设计); 2. 数据集输入; 3. 对输入进行处理(由定义的网络层进行处理),主要体现在网络的前向传播; 4. 计算loss ,由Loss层计算;...

    神经网络的典型处理如下所示:

    1. 定义可学习参数的网络结构(堆叠各层和层的设计);
    2. 数据集输入;
    3. 对输入进行处理(由定义的网络层进行处理),主要体现在网络的前向传播;
    4. 计算loss ,由Loss层计算;
    5. 反向传播求梯度;
    6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式(SGD)为:

       weight = weight - learning_rate * gradient

    下面是利用PyTorch定义深度网络层(Op)示例:

    class FeatureL2Norm(torch.nn.Module):
        def __init__(self):
            super(FeatureL2Norm, self).__init__()
    
        def forward(self, feature):
            epsilon = 1e-6
    #        print(feature.size())
    #        print(torch.pow(torch.sum(torch.pow(feature,2),1)+epsilon,0.5).size())
            norm = torch.pow(torch.sum(torch.pow(feature,2),1)+epsilon,0.5).unsqueeze(1).expand_as(feature)
            return torch.div(feature,norm)
    class FeatureRegression(nn.Module):
        def __init__(self, output_dim=6, use_cuda=True):
            super(FeatureRegression, self).__init__()
            self.conv = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(225, 128, kernel_size=7, padding=0),
                nn.BatchNorm2d(128),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=5, padding=0),
                nn.BatchNorm2d(64),
                nn.ReLU(inplace=True),
            )
            self.linear = nn.Linear(64 * 5 * 5, output_dim)
            if use_cuda:
                self.conv.cuda()
                self.linear.cuda()
    
        def forward(self, x):
            x = self.conv(x)
            x = x.view(x.size(0), -1)
            x = self.linear(x)
            return x

    由上例代码可以看到,不论是在定义网络结构还是定义网络层的操作(Op),均需要定义forward函数,下面看一下PyTorch官网对PyTorch的forward方法的描述:

    那么调用forward方法的具体流程是什么样的呢?具体流程是这样的:

    以一个Module为例:
    1. 调用module的call方法
    2. module的call里面调用module的forward方法
    3. forward里面如果碰到Module的子类,回到第1步,如果碰到的是Function的子类,继续往下
    4. 调用Function的call方法
    5. Function的call方法调用了Function的forward方法。
    6. Function的forward返回值
    7. module的forward返回值
    8. 在module的call进行forward_hook操作,然后返回值。

    上述中“调用module的call方法”是指nn.Module 的__call__方法。定义__call__方法的类可以当作函数调用,具体参考Python的面向对象编程。也就是说,当把定义的网络模型model当作函数调用的时候就自动调用定义的网络模型的forward方法。nn.Module 的__call__方法部分源码如下所示:

    def __call__(self, *input, **kwargs):
       result = self.forward(*input, **kwargs)
       for hook in self._forward_hooks.values():
           #将注册的hook拿出来用
           hook_result = hook(self, input, result)
       ...
       return result

    可以看到,当执行model(x)的时候,底层自动调用forward方法计算结果。具体示例如下:

    class LeNet(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(LeNet, self).__init__()
    
    	layer1 = nn.Sequential()
    	layer1.add_module('conv1', nn.Conv(1, 6, 3, padding=1))
    	layer1.add_moudle('pool1', nn.MaxPool2d(2, 2))
    	self.layer1 = layer1
    
    	layer2 = nn.Sequential()
    	layer2.add_module('conv2', nn.Conv(6, 16, 5))
    	layer2.add_moudle('pool2', nn.MaxPool2d(2, 2))
    	self.layer2 = layer2
    
    	layer3 = nn.Sequential()
    	layer3.add_module('fc1', nn.Linear(400, 120))
    	layer3.add_moudle('fc2', nn.Linear(120, 84))
    	layer3.add_moudle('fc3', nn.Linear(84, 10))
    	self.layer3 = layer3
        def forward(self, x):
    	x = self.layer1(x)
    	x = self.layer2(x)
    	x = x.view(x.size(0), -1)
    	x = self.layer3(x)
    	return x

    model = LeNet()
    y = model(x)

    如上则调用网络模型定义的forward方法。

    如果您觉得我的文章对您有所帮助,欢迎扫码进行赞赏!

    参考:

    1. pytorch学习笔记(九):PyTorch结构介绍

    2. pytorch学习笔记(七):pytorch hook 和 关于pytorch backward过程的理解

    3. Pytorch入门学习(三):Neural Networks

     

     

    展开全文
  • pytorch 中的 forward 的使用与解释

    万次阅读 多人点赞 2019-07-25 17:58:29
    文章目录前言forward 的使用forward 使用的解释参考资料 前言 最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只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 即: forward 的使用 ...

    前言

    最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只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
    即:

    forward 的使用

    class Module(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(Module, self).__init__()
            # ......
           
        def forward(self, x):
            # ......
            return x
    
    data = .....  #输入数据
    # 实例化一个对象
    module = Module()
    # 前向传播
    module(data)  
    # 而不是使用下面的
    # module.forward(data)   
    

    实际上

    module(data)  
    

    是等价于

    module.forward(data)   
    

    forward 使用的解释

    等价的原因是因为 python calss 中的__call__和__init__方法.

    class A():
        def __call__(self):
            print('i can be called like a function')
     
    a = A()
    a()
    
    

    out:

    i can be called like a function

    • __call__里调用其他的函数
    
    class A():
        def __call__(self, param):
            
            print('i can called like a function')
            print('传入参数的类型是:{}   值为: {}'.format(type(param), param))
     
            res = self.forward(param)
            return res
     
        def forward(self, input_):
            print('forward 函数被调用了')
     
            print('in  forward, 传入参数类型是:{}  值为: {}'.format( type(input_), input_))
            return input_
     
    a = A()
     
     
    input_param = a('i')
    print("对象a传入的参数是:", input_param)
     
     
    
    

    out:

    i can called like a function
    传入参数的类型是:<class ‘str’> 值为: i
    forward 函数被调用了
    in forward, 传入参数类型是:<class ‘str’> 值为: i
    对象a传入的参数是: i

    参考资料

    (1条消息)pytorch 之 call, init,forward - Every moment of My life !!! - CSDN博客
    https://blog.csdn.net/xxboy61/article/details/88101192

    (1条消息)PyTorch之前向传播函数forward - 鹊踏枝-码农的专栏 - CSDN博客
    https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/84062483

    展开全文
  • forward和redirect是什么?是servlet种的两种主要的跳转方式。forward又叫转发,redirect叫做重定向。forward(转发):1.是服务器内部的重定向,服务器直接访问目标地址的 url网址,把里面的东西读取出来,但是客户端...

    forward和redirect是什么?

    是servlet种的两种主要的跳转方式。forward又叫转发,redirect叫做重定向。

    forward(转发):

    1.是服务器内部的重定向,服务器直接访问目标地址的 url网址,把里面的东西读取出来,但是客户端并不知道,因此用forward的话,客户端浏览器的网址是不会发生变化的。
    2.关于request: 由于在整个定向的过程中用的是同一个request,因此forward会将request的信息带到被重定向的jsp或者servlet中使用。

    redirect(重定向):

    1.是客户端的重定向,是完全的跳转。即服务器返回的一个url给客户端浏览器,然后客户端浏览器会重新发送一次请求,到新的url里面,因此浏览器中显示的url网址会发生变化。
    2.因为这种方式比forward多了一次网络请求,因此效率会低于forward。

    展开全文
  • forward(转发)与redirect(重定向)的区别

    万次阅读 多人点赞 2017-12-10 11:53:55
    在学习Servlet和JSP时,经常会使用到forward和redirect,我们先来看这两者在Servlet中的调用方式: 1.forward request.getRequestDispatcher("new.jsp").forward(request, response); //转发到new.jsp 2....
  • Forward 2.71 安装程序

    2018-09-21 19:37:14
    Forward 2.71 安装程序,Forward2.71软件的安装及使用。
  • Tiled Based Deferred Shading与Forward+

    千次阅读 2019-01-01 15:41:59
    Tiled Based流程   1.将屏幕分成小块,每个小块为一个视锥体   ...2,(depth bounds)在每一个视锥体中,根据ZBuffer得到每个Tile的MinZ和MaxZ,用MinZ到MaxZ这片区域对光做交点测试(使用compute shader) ...
  • x-forward-for 取客户端ip

    千次阅读 2018-08-28 14:28:42
    如今利用nginx做负载均衡的实例已经很多了,针对不同的应用场合,还有很多需要注意的地方,本文要说的就是在通过CDN 后到达nginx做负载均衡时请求头中的X-Forwarded-For项到底发生了什么变化。下图为简单的web架构图...
  • forward和redirect两种跳转方式

    千次阅读 2018-09-14 15:01:31
    上课老师一直抢到forward和redirect的区别和重要性,一直没记住。现在做一下简单区分。至于完整对比总结,以后有空再捡起来完善。 redirect:请求重定向:客户端行为,本质上为2次请求,地址栏改变,前一次请求对象...
  • 一、请求转发(forward) 一般说的请求转发指的就是直接转发方式。Web应用程序大多会有一个控制器。由控制器来控制请求应该转发给那个信息资源。然后由这些信息资源处理请求,处理完以后还可能转发给另外的信息资源...
  • forward()和sendRedirect()的区别

    千次阅读 2015-10-17 21:35:10
    forward()就是转发。sendRedirect就是重定向。两者最大的区别其实是,前者传输不会改变地址,不能在传输参数,只能在代码中设置参数;而后者是跳转到指定的url地址,会改变地址栏上的信息,且可以传递参数 例如:...
  • 揭露forward和redirect的本质(区别)—老事重谈!

    万次阅读 多人点赞 2015-04-13 08:49:01
    forward和redirect,一个转发,一个重定向,我们再熟悉不过了。回忆大二学习JSP,servlet的时候很多书中和网上的都有很多关于两者区别的介绍,大多数都是那几点,包括Struts2里的Action,SpringMVC里,几乎概念和...
  • Forward函数和sendRedirect函数

    千次阅读 2013-05-23 19:03:50
    在Java EE项目的servlet中,Dispatcher.forward函数和response.sendRedirect函数使用较频繁,本文总结一下二者的区别,如有错漏还请指正: Dispacther.forward: 1. 在web服务器工作 2. 无法通过在URL中传递...
  • Pytorch forward函数作用

    千次阅读 2020-01-17 23:50:43
    forward(*input)[SOURCE] Defines the computation performed at every call. Should be overridden by all subclasses. NOTE Although the recipe forforwardpass needs to be defined within this function,.....
  • 最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只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 即: forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module...
  • Pytorch中什么时候调用forward()函数

    千次阅读 2020-05-29 09:56:33
    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。 import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): # 声明带有模型参数...
  • 先看个简单完整的pytorch模型示例: import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration 设置是否使用cuda device = torch.device('...
  • 主旨和本系列目录《Python实现神经网络》是一个...Python实现神经网络Part 1: 实现forward和BP算法的神经元 (本文) Python实现神经网络Part 2: 训练单个神经元找到最优解 Python实现神经网络Part 3: 多层全连接神经网
  • PyTorch之前向传播函数自动调用forward

    千次阅读 2019-07-16 18:31:00
    参考:1.pytorch学习笔记(九):PyTorch结构介绍 2.pytorch学习笔记(七):pytorch ...4.forward 神经网络的典型处理如下所示: 1. 定义可学习参数的网络结构(堆叠各层和层的设计);2. 数据集输入;3. 对输入进...
  • caffe中forward过程总结(1)

    千次阅读 2017-07-22 20:59:04
    感谢作者总结! caffe中最重要的两个部分就是forward和backward的过程,farward是根据...backward是根据输出的结果求得代价函数,然后根据代价函数反向求去其相对于各层网络参数的梯度的过程。我们先对farward过程做
  • 我们前面已经谈到,在构建一个网络时,主要的思路可以分为两部分: Loop:{  前向传播——计算结果,得到loss_function 反向传播——逐层计算梯度,调整参数数值 ...至于损失函数的选择,各种教程都有说明....
  • caffe中forward过程总结

    万次阅读 2016-05-26 11:10:24
    caffe中最重要的两个部分就是forward和backward的过程,farward是根据输入数据正向预测输入属于哪一类;backward是根据输出的结果求得代价函数,然后根据代价函数反向求去其相对于各层网络参数的梯度的过程。我们先...
  • 本篇文章主要是用来学习大工程的构造,具体包括如何进行init和forward,如何层层递进,高层设置输入,传入底层的input中。 从train_val.py中的初始化vgg开始,这里调用了vgg...其中faster_rcnn的forward函数中,利...
  • Python 语法问题,实例化了一个对象后直接把这个对象当作一个函数调用,这是什么语法?算是函数式编程吗? Andy00 · 2019-04-19 01:41:34 +08:00 · 2106 次点击 最近正在看 PyTorch,在 PyTorch 里看到了一种写法...
  • pytorch forward两个参数

    千次阅读 2019-04-07 14:57:25
    以channel Attention Block为例子 class CAB(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(CAB, self).__init__() self.global_pooling = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_si...
  • C++容器之forward_list

    千次阅读 2014-06-03 20:53:45
     Forward_list是一种能在常数时间内在任何位置插入和删除的顺序容器。Forward_list是单向链表。  Forward_list和list的区别在于前者是单向链表,在内部元素只有一个链接到下一个元素,它的迭代器是前向有效的;后...
  • move forward

    千次阅读 2018-02-02 08:46:15
    根据std::move和std::forward不能做什么来熟悉它们是一个好办法。std::move没有move任何东西...std::move和std::forward只不过就是执行cast的两个函数(实际上是函数模板)。std::move无条件地把它的参数转换成一个右值
  • C++11 forward完美转发

    千次阅读 2017-10-26 15:12:33
    前言 继续阅读之前,你最好了解了左值,右值,左值引用,右值引用等概念。 引入 这里我借上一篇C++11 move带来的高效中的CMyString类用一下,代码如下 class CMyString { public: CMyString(char* pStr) ...
  • 问题来源 使用OpenCV 3.4.11在C++下跑yolov4的时候对cv::dnn::Net::forward()函数的第一个参数产生了一些疑问,在此记录学习解惑的过程 代码来源: ...
  • forward与redirect的区别

    千次阅读 2014-11-21 14:56:33
    forward与redirect的区别  forward是服务器请求资源,服务器直接访问目标地址的URL,把那个URL的响应内容读取过来,然后把这些内容再发给浏览器,浏览器根本不知道服务器发送的内容是从哪儿来的,所以它的地址栏中...

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 499,410
精华内容 199,764
关键字:

forward