按照本post中的教程，我正在尝试训练自动编码器并从其隐藏层中提取特征。
所以我的问题是：
1.在autocoder类中，有一个“forward”函数。但是，我在代码中找不到任何调用该函数的地方。那么，它是如何训练的呢？
1.我的问题是因为我觉得如果我想提取特征，我应该在自动编码器类中添加另一个函数（f“forward_hidden”）：

def forward(self, features):
     #print("in forward")
     #print(type(features))
     activation = self.encoder_hidden_layer(features)
     activation = torch.relu(activation)
     code = self.encoder_output_layer(activation)
     code = torch.relu(code)
     activation = self.decoder_hidden_layer(code)
     activation = torch.relu(activation)
     activation = self.decoder_output_layer(activation)
     reconstructed = torch.relu(activation)
     return reconstructed

 def forward_hidden(self, features):
     activation = self.encoder_hidden_layer(features)
     activation = torch.relu(activation)
     code = self.encoder_output_layer(activation)
     code = torch.relu(code)
     return code

然后，经过训练，也就是在主代码中的这一行之后：

print("AE, epoch : {}/{}, loss = {:.6f}".format(epoch + 1, epochs_AE, loss))

我可以把下面的代码从隐藏层中检索出特征：

hidden_features = model_AE.forward_hidden(my_input)

这种方法正确吗？不过，我仍然想知道“forward”函数是如何用于训练的。因为我在被调用的代码中看不到它。