在我理解的这段代码中，init用于定义层，在调用中我可以看到前馈是如何工作的。
1.我不明白这个调用方法是如何工作的
1.这是否等于dunder调用方法？
1.这是一个普通的方法吗？我们应该调用--> instance.call（）吗？

class WideAndDeepModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, units=30, activation="relu", **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)  # needed to support naming the model
        self.norm_layer_wide = tf.keras.layers.Normalization()
        self.norm_layer_deep = tf.keras.layers.Normalization()
        self.hidden1 = tf.keras.layers.Dense(units, activation=activation)
        self.hidden2 = tf.keras.layers.Dense(units, activation=activation)
        self.main_output = tf.keras.layers.Dense(1)
        self.aux_output = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        input_wide, input_deep = inputs
        norm_wide = self.norm_layer_wide(input_wide)
        norm_deep = self.norm_layer_deep(input_deep)
        hidden1 = self.hidden1(norm_deep)
        hidden2 = self.hidden2(hidden1)
        concat = tf.keras.layers.concatenate([norm_wide, hidden2])
        output = self.main_output(concat)
        aux_output = self.aux_output(hidden2)
        return output, aux_output

model = WideAndDeepModel(30, activation="relu", name="my_cool_model")

请任何一个澄清或提供任何充分的来源，以了解它