问一下各位们这个为什么会报错啊（才学了没多长时间

Question

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我按照教科书上打完了这段代码，是深度学习里面的（这门课真的一点都学不明白哭死）然后就一直报错，我也不太清楚是哪里的错，上面的三张图片分别对应三处错误，希望可以指导一下

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

你的问题是在定义深度学习模型时遇到了报错，提示你的模型缺少必要的 "forward" 函数。在 PyTorch 中，每一个模型类（即继承了 nn.Module 的类）都必须定义一个 forward 方法，这是因为当你调用模型实例并传递输入数据时，实际上是在调用模型的 forward 方法。

根据你提供的代码和报错信息，看起来你的 MyModel 类没有定义 forward 方法。你应该在你的模型类中定义一个 forward 方法来描述数据的流动方式。下面是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型的层，例如卷积层、全连接层等
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            # ... 其他层
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(128 * 7 * 7, 10)  # 假设输入是 28x28 的图像，经过卷积后变成 7x7 的特征图

    def forward(self, x):  # 定义前向传播过程
        out = self.features(x)  # 通过卷积层等
        out = self.avgpool(out)  # 平均池化层
        out = out.view(out.size(0), -1)  # 展平操作，为了全连接层的输入需求
        out = self.fc(out)  # 全连接层输出预测结果
        return out  # 返回预测结果

你的代码应该是在 MyModel 类中没有定义 forward 方法。你需要在这个类中定义一个 forward 方法，并按照你的模型设计描述数据的流动方式。希望这个解答能帮助你解决问题。如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时向我提问。