pytorch中的apply（fn）函数如何使用没有return语句作为参数的函数？

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。您可以在此软件包的文档中找到该代码。最后的问题：1。为什么这个代码示例有效，尽管在给予apply（）时init_weights（）中没有添加任何参数或括号？ 2.函数init_weights（m）从哪里得到它的参数m，当它作为参数给出函数apply（）而没有括号和m？

Answer 1

我们在torch.nn.Module.apply(fn)的文档中找到了您的问题的答案：

将fn递归地应用于每个子模块（由.children()返回）以及self。典型用途包括初始化模型的参数（另请参见torch-nn-init）。

1. 为什么这个代码示例有效，但是当它给apply（）时，init_weights（）中没有添加任何参数或括号？ 给定函数init_weights在apply调用之前不被调用，正是因为没有括号，而是对init_weights给apply的引用，并且仅在apply之后的init_weights中被称为。
2. 函数init_weights（m）从哪里得到它的参数m，当它作为参数给出函数apply（）而没有括号和m？ 它在apply中的每个调用得到它的参数，并且，正如文档所述，由于方法调用net，它被调用m迭代（在这种情况下）net以及net.apply(…)本身的每个子模块。