nn.ModuleList如何索引

nn.ModuleList可以像普通的Python列表一样进行索引，例如：

import torch.nn as nn

module_list = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10), nn.ReLU(), nn.Linear(10, 5)])
print(module_list[])  # 输出第一个模块

输出：

Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)

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nn.ModuleList 索引

nn.ModuleList 可以通过索引来访问其中的模块，例如：

import torch.nn as nn

module_list = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(10)])
module = module_list[]

这里我们创建了一个包含 10 个线性层的 ModuleList，然后通过索引 来访问其中的第一个模块。

nn.ModuleList

`nn.ModuleList` 是 PyTorch 中的一个模块容器，可以包含多个 `nn.Module` 子模块，并且可以像普通的 Python 列表一样进行迭代、索引等操作。同时，`nn.ModuleList` 也会自动注册为父模块的子模块，这样在调用父模块的 `parameters()` 或 `named_parameters()` 方法时，子模块的参数也会被包含在内。

`nn.ModuleList` 与 `nn.Sequential` 有些相似，都是用于组合多个子模块的容器。但是，`nn.Sequential` 适用于按照顺序组合多个子模块，而 `nn.ModuleList` 则可以用于任意组合多个子模块。此外，`nn.Sequential` 会自动将子模块注册为父模块的属性，而 `nn.ModuleList` 则不会。