nn.Parameter和nn.Linear、nn.ModuleList和nn.Sequential区别

self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features)) 和self.weight = nn.Linear(in_features, out_features) 有什么区别？

1. 初始化方式不一样，nn.Parameter初始化方式需要指定，nn.Linear默认是Kaiming初始化
2. nn.Linear默认有个bias

nn.ModuleList和nn.Sequential区别

nn.ModuleList不会自动连接子模块，需要在forward方法中显式地调用每个模块的前向传播。但是nn.Sequential是一种便捷的方式，用于定义按顺序执行的神经网络层

nn.ModuleList示例

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()