区分 nn.ModuleList() 和 nn.Sequential()
nn.ModuleList()
nn.ModuleList，它是一个储存不同 module，并自动将每个 module 的 parameters 添加到网络之中的容器。你可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面，方法和 Python 自带的 list 一样，无非是 extend，append 等操作。但不同于一般的 list，加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会自动注册到整个网络上的，同时 module 的 parameters 也会
自动添加到整个网络中。若使用python的list，则会出问题。下面看一个例子：
class net_modlist(nn.Module):
def __init__(self):
super(net_modlist, self).__init__()
self.modlist = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(1, 20, 5),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(20, 64, 5),
nn.ReLU()
])
def forward(self, x):
for m in self.modlist:
x = m(x)
return x
net_modlist = net_modlist()
print(net_modlist)
#net_modlist(
# (modlist): ModuleList(
# (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (1): ReLU()
# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (3): ReLU()
# )
#)
for param in net_modlist.parameters():
print(type(param.data), param.size())
# torch.Size([20, 1, 5, 5])
# torch.Size([20])
# torch.Size([64, 20, 5, 5])
# torch.Size([64]) 可以看到，这个网络权重 (weithgs) 和偏置 (bias) 都在这个网络之内。接下来看看另一个作为对比的网络，它使用 Python 自带的 list：
class net_modlist(nn.Module):
def __init__(self):
super(net_modlist, self).__init__()
self.modlist = [
nn.Conv2d(1, 20, 5),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(20, 64, 5),
nn.ReLU()
]
def forward(self, x):
for m in self.modlist:
x = m(x)
return x
net_modlist = net_modlist()
print(net_modlist)
#net_modlist()
for param in net_modlist.parameters():
print(type(param.data), param.size())
#None显然，使用 Python 的 list 添加的卷积层和它们的 parameters 并没有自动注册到我们的网络中。当然，我们还是可以使用 forward 来计算输出结果。但是如果用其实例化的网络进行训练的时候，因为这些层的parameters不在整个网络之中，所以其网络参数也不会被更新，也就是无法训练。
nn.Sequential()
nn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的，所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的。如下面的例子所示：
#首先导入torch相关包
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class net_seq(nn.Module):
def __init__(self):
super(net2, self).__init__()
self.seq = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1,20,5),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(20,64,5),
nn.ReLU()
)
def forward(self, x):
return self.seq(x)
net_seq = net_seq()
print(net_seq)
#net_seq(
# (seq): Sequential(
# (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (1): ReLU()
# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (3): ReLU()
# )
#)nn.Sequential中可以使用OrderedDict来指定每个module的名字，而不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3...)。例子如下：
from collections import OrderedDict
class net_seq(nn.Module):
def __init__(self):
super(net_seq, self).__init__()
self.seq = nn.Sequential(OrderedDict([
('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
('relu1', nn.ReLU()),
('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
('relu2', nn.ReLU())
]))
def forward(self, x):
return self.seq(x)
net_seq = net_seq()
print(net_seq)
#net_seq(
# (seq): Sequential(
# (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (relu1): ReLU()
# (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
# (relu2): ReLU()
# )
#)详见：详解PyTorch中的ModuleList和Sequential - 知乎 (zhihu.com)