nn.ParameterList

`nn.ParameterList`是PyTorch中的一个类，用于管理模型参数的列表。它是`nn.Module`的子类，可以作为`nn.Module`的属性使用来管理一组模型参数。

下面是一个使用`nn.ParameterList`的示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.params = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.randn(3, 4)), nn.Parameter(torch.randn(5, 2))])

    def forward(self, x):
        # 使用参数
        return x

model = MyModel()
print(model.params)

在这个示例中，我们创建了一个自定义的模型`MyModel`，其中包含了一个`nn.ParameterList`属性`params`，该属性初始化为包含两个参数的列表。这里每个参数都是使用`nn.Parameter`函数创建的随机张量。在模型的前向传播方法中，我们可以使用这些参数来进行计算。

当我们创建模型实例`model`并打印`model.params`时，将会输出模型的参数列表：

ParameterList(
    (0): Parameter containing: tensor([[ 0.1913, -0.2123,  0.3911, -0.2667],
        [-1.0693, -0.1225, -0.4909,  0.1232],        [-0.2306,  0.6144, -1.8813,  0.0137]], requires_grad=True)
    (1): Parameter containing: tensor([[ 1.3175, -1.3870],
        [ 0.0423, -0.3143],
        [-1.6024, -0.9305],
        [-1.4996,  0.3935],
        [ 1.1657,  2.2699]], requires_grad=True)
)

可以看到，`model.params`包含了两个参数，每个参数都是一个`nn.Parameter`对象。