1.什么是forward函数
（本应该出一篇贯穿神经网络的文章的，但是由于时间关系，就先浅浅记录一下，加深自己的理解吧吧）。
forward 函数是深度学习框架中常见的一个函数，用于定义神经网络的前向传播过程。
在训练过程中，输入数据会被传入神经网络的 forward 函数，然后经过一系列的计算和变换，最终得到输出结果。
具体来说，forward 函数的作用是将输入数据经过网络中各个层的计算和变换后，得到输出结果。
在 forward 函数中，我们可以定义网络的结构和参数，并对输入数据进行处理，如卷积、池化、激活函数等操作。这些操作的顺序和参数可以根据我们的需要来设计。
一般情况下，forward 函数是必须要实现的方法，因为它是整个神经网络模型的核心。
在训练过程中，我们需要调用 forward 函数得到模型的预测结果，并将其与真实标签进行比较，计算损失函数，并根据损失函数来更新网络中的参数，从而实现模型的训练。
举个例子：
class Bert(nn.Module):
def __init__(self, mode_path, load_pretrained_bert, bert_config):
super(Bert, self).__init__()
if load_pretrained_bert:
# self.model = BertModel.from_pretrained('../../directory', cache_dir=temp_dir)
self.model = BertModel.from_pretrained(mode_path)
else:
self.model = BertModel(bert_config)
def forward(self, x, segs, mask):
# sequence_output, pooled_output
# transformers输出最后一层，pytorch_pretrained_bert输出每层的结果
encoded_layers, _ = self.model(input_ids=x, attention_mask=mask, token_type_ids=segs)
# top_vec = encoded_layers[-1]
top_vec = encoded_layers
return top_vec
解释一段这个代码：
这段代码定义了一个名为 "Bert" 的 PyTorch 模型类。
其构造函数 "init" 接受三个参数：
"mode_path"：Bert模型的路径。
"load_pretrained_bert"：一个布尔值，指示是否加载预训练的Bert模型。
"bert_config"：Bert模型的配置。
在构造函数中，如果 "load_pretrained_bert" 为True，则使用预训练的Bert模型，否则使用给定的 "bert_config" 创建新的Bert模型。
模型是由 "BertModel" 类定义的，其定义可以在模型代码的其他位置找到。
该类的前向传播函数forward：
该函数接受三个参数： "x"、"segs"和"mask"。
这些参数是输入到Bert模型的三个Tensor。
在forward函数中，Bert模型对输入进行编码，然后返回最后一层的结果，即 "top_vec"。这是一个Tensor，它包含了输入Tensor经过Bert模型处理后的编码结果。
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