nn.ModuleList()和nn.Sequential有什么区别

nn.ModuleList 和 nn.Sequential 都是 PyTorch 中用于存储子模块（层）的容器，但它们在用法和功能上有一些重要的区别：

nn.ModuleList

• 功能：nn.ModuleList 是一个包含子模块的列表。它本身并不定义任何前向传播方法（forward 方法）。您需要在自己的模块中手动实现前向传播逻辑。

• 使用场景：当需要自定义子模块的前向传播逻辑时，nn.ModuleList 是一个很好的选择。例如，如果您想在不同层之间应用不同的操作，或者基于条件选择性地使用某些层。

• 注册子模块：在 nn.ModuleList 中添加的所有子模块都会被自动注册为当前模块的子模块，这意味着它们的参数也会被包含在例如 .parameters() 或 .to(device) 调用中。

• 示例：

  class MyModel(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(MyModel, self).__init__()
          self.layers = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for _ in range(5)])
  
      def forward(self, x):
          for layer in self.layers:
              x = layer(x)
          return x
  

nn.Sequential

• 功能：nn.Sequential 是一个顺序容器，模块将按照它们在构造器中添加的顺序被添加到计算图中。它自动定义了前向传播方法，按照添加的顺序依次执行每个子模块。

• 使用场景：当模型是由一系列标准层组成的简单前向传播时，nn.Sequential 是非常方便的。这减少了编码工作量，并且使模型结构更加清晰。

• 注册子模块：与 nn.ModuleList 类似，nn.Sequential 也会自动注册其包含的所有子模块。

• 示例：

  model = nn.Sequential(
      nn.Linear(10, 10),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(10, 10)
  )
  

总结：

• 如果模型是一个简单的、顺序的层堆栈，没有复杂的分支或条件逻辑，使用 nn.Sequential 更简洁。
• 如果需要更复杂的模型结构，例如层之间的条件分支、不同的层组合等，使用 nn.ModuleList 并在自定义 forward 方法中实现逻辑。