Linear、Conv1d、Conv2d、...、LSTM、

Question

是否有所有torch::nn::Linear, torch::nn::Conv1d, torch::nn::Conv2d, ... torch::nn::GRU, .... 都继承自该类的类？ torch::nn::Module 似乎是一个不错的选择，虽然有一个叫torch::nn::Cloneable 的中产阶级，所以torch::nn::Module 不起作用。此外，torch::nn::Cloneable 本身就是一个模板，因此需要在声明中键入。 我想创建一个通用的class model，它有std::vector<the common class> layers，以便以后我可以用我想要的任何类型的层填充layers，例如Linear, LSTM,等。在当前的API中有这样的能力吗?这可以在 python 中轻松完成，尽管在这里我们需要声明，这阻碍了 python 的易用性。

谢谢， 阿夫辛

Answer 1

我发现nn::sequential可以用于这个目的，它不需要前向实现，可以是正点，同时也可以是负点。 nn::sequential 已经要求每个模块都有一个前向实现，并按照它们添加的顺序调用前向函数。因此，不能像 Dense-Net 那样创建一个临时的非常规前向传递，尽管它对于一般用途来说已经足够了。

此外，nn::sequential 似乎只是使用std::vector<nn::AnyModule> 作为其底层模块列表。所以，std::vector<nn::AnyModule> 也可以使用。