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PyTorch 中的 nn.ModuleList 详解

在构建深度学习模型时，经常需要管理多个网络层（例如多个 nn.Linear、nn.Conv2d 等）。在 PyTorch 中，nn.ModuleList 是一个非常有用的容器，可以帮助我们存储多个子模块，并自动注册它们的参数。这对于确保所有参数能够参与训练非常重要。本文将详细介绍 nn.ModuleList 的作用、使用方法及与普通 Python 列表的区别，并给出清晰的代码示例。

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1. 什么是 nn.ModuleList？

nn.ModuleList 是一个类似于 Python 列表的容器，但专门用来存储 PyTorch 的子模块（也就是继承自 nn.Module 的对象）。其主要特点是：

• 自动注册子模块：将 nn.Module 存储在 ModuleList 中后，这些模块的参数会自动被添加到父模块的参数列表中。这意味着当你调用 model.parameters() 时，这些子模块的参数也会被包含进去，从而参与梯度计算和优化。

• 灵活管理：它可以像普通列表一样进行索引、迭代和切片操作，方便构建动态网络结构。

注意：nn.ModuleList 不会像 nn.Sequential 那样自动定义前向传播（forward）流程。你需要在模型的 forward() 方法中手动遍历 ModuleList 并调用各个子模块。

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2. 为什么不直接使用普通的 Python 列表？

虽然可以将 nn.Module 对象存储在普通列表中，但这样做有一个主要问题：
普通列表中的模块不会自动注册为父模块的子模块。
这会导致：

• 调用 model.parameters() 时无法获取这些模块的参数；
• 优化器无法更新这些参数，从而影响模型训练。

而使用 nn.ModuleList 可以避免这个问题，因为它会自动将内部所有的模块注册到父模块中。

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3. nn.ModuleList 的基本用法

下面通过一个简单的示例来说明如何使用 nn.ModuleList 构建一个简单的神经网络模型。

示例：构建一个包含两层全连接网络的模型

python">import torch
import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()# 创建一个 ModuleList 来存储各层self.layers = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 20),  # 第 1 层：输入 10 个特征，输出 20 个特征nn.ReLU(),          # 激活层nn.Linear(20, 5)    # 第 2 层：输入 20 个特征，输出 5 个特征])def forward(self, x):# 手动遍历 ModuleList 中的每个模块，并依次调用 forwardfor layer in self.layers:x = layer(x)return x# 创建模型实例
model = MyModel()# 打印模型结构
print("模型结构：")
print(model)# 生成一组示例输入
input_tensor = torch.randn(3, 10)  # 3 个样本，每个样本 10 个特征# 得到模型输出
output = model(input_tensor)
print("\n模型输出：")
print(output)

模型结构：
MyModel((layers): ModuleList((0): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)(1): ReLU()(2): Linear(in_features=20, out_features=5, bias=True))
)模型输出：
tensor([[ 0.3741,  0.0883,  0.3550, -0.3930,  0.5173],[ 0.2171, -0.0978, -0.0585, -0.4568,  0.3331],[ 0.1232, -0.1491,  0.2026, -0.0978,  0.5478]],grad_fn=<AddmmBackward0>)

说明：

• 在 __init__() 方法中，我们将各个层放在了 nn.ModuleList 中。
• 在 forward() 方法中，我们使用了一个简单的 for 循环，依次调用 self.layers 中的每个子模块。

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4. 使用 nn.ModuleList 计算参数总数（与普通列表对比）

为了进一步说明 nn.ModuleList 与普通列表的区别，我们分别计算一下两种方式下模型的参数总数。

示例代码

python">import torch.nn as nn# 使用 ModuleList 存储模型层
layers_ml = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 20),nn.Linear(20, 5)
])# 计算 ModuleList 中的参数总数
ml_params = 0
for p in layers_ml.parameters():ml_params += p.numel()# 使用普通 Python 列表存储模型层
layers_list = [nn.Linear(10, 20),nn.Linear(20, 5)
]# 计算普通列表中的参数总数
list_params = 0
# 先遍历列表中的每个层
for layer in layers_list:# 再遍历每个层的参数for p in layer.parameters():list_params += p.numel()print("ModuleList 参数总数:", ml_params)
print("普通列表参数总数:", list_params)

ModuleList 参数总数: 325
普通列表参数总数: 325

说明：

• 第一个 for 循环遍历 layers_ml.parameters()，直接累加所有参数的元素数。
• 第二部分中，我们先遍历普通列表中的每个 layer，再单独遍历每个层的参数。这样做使每一步都清晰易懂。

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5. nn.ModuleList 的其他应用

示例：构建动态 MLP 模型

当网络结构比较复杂或层数不固定时，可以利用列表生成器动态构建 ModuleList。

python">class DynamicMLP(nn.Module):def __init__(self, layer_sizes):super(DynamicMLP, self).__init__()# 使用 for 循环构造每一层，存储在 ModuleList 中layers = []  # 先用普通列表保存层for i in range(len(layer_sizes) - 1):linear_layer = nn.Linear(layer_sizes[i], layer_sizes[i + 1])layers.append(linear_layer)# 将普通列表转换为 ModuleListself.layers = nn.ModuleList(layers)def forward(self, x):# 遍历每一层（没有嵌套循环，逐个执行）for layer in self.layers:x = torch.relu(layer(x))return x# 创建一个动态 MLP：输入 10，隐藏层 20, 30，输出 5
dynamic_model = DynamicMLP([10, 20, 30, 5])
print("动态 MLP 模型：")
print(dynamic_model)# 测试模型
input_tensor = torch.randn(4, 10)  # 4 个样本，每个样本 10 个特征
output = dynamic_model(input_tensor)
print("\n动态 MLP 模型输出：")
print(output)

说明：

• 在 __init__() 方法中，我们使用一个普通列表 layers 存储每个 nn.Linear 层，然后再将它转换为 nn.ModuleList。
• 在 forward() 方法中，使用单独的 for 循环逐个调用每一层，并对输出应用 ReLU 激活函数。
• 这种写法适用于层数动态变化的网络（例如 MLP、RNN、Transformer 中部分模块）。

Transformers中的多头注意力机制

python">class SingleHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_dim, head_dim):super().__init__()self.query = nn.Linear(embed_dim, head_dim)self.key = nn.Linear(embed_dim, head_dim)self.value = nn.Linear(embed_dim, head_dim)def forward(self, x):# 实现注意力计算逻辑...return attended_valuesclass MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_dim, num_heads):super().__init__()self.head_dim = embed_dim // num_heads# 显式创建每个注意力头self.head1 = SingleHeadAttention(embed_dim, self.head_dim)self.head2 = SingleHeadAttention(embed_dim, self.head_dim)self.head3 = SingleHeadAttention(embed_dim, self.head_dim)# 使用ModuleList管理多个头self.heads = nn.ModuleList([self.head1,self.head2,self.head3])self.output_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)def forward(self, x):# 分别处理每个头head1_out = self.head1(x)head2_out = self.head2(x) head3_out = self.head3(x)# 拼接结果combined = torch.cat([head1_out, head2_out, head3_out], dim=-1)return self.output_proj(combined)

关键点解析：

• 显式声明每个注意力头（避免循环）

• 使用ModuleList统一管理注意力头

• 在forward中分别调用每个头

• 保持各头独立性，便于后续调试

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6. 总结

• nn.ModuleList 是专门用于存储多个子模块的容器，它会自动注册子模块，确保所有参数能参与训练。
• 与普通 Python 列表相比，ModuleList 可以直接通过 model.parameters() 获取其中所有参数，从而方便地进行优化。
• 使用 ModuleList 时，前向传播需要手动遍历其中的模块，这提供了更大的灵活性，但也要求开发者理解循环过程。