线性，Conv1d，Conv2d，...，LSTM，

Question

是否有所有torch::nn::Linear, torch::nn::Conv1d, torch::nn::Conv2d, ... torch::nn::GRU, ....都继承自的类？ torch::nn::Module似乎是一个不错的选择，尽管有一个称为torch::nn::Cloneable的中产阶级，所以torch::nn::Module不起作用。另外，torch::nn::Cloneable本身是一个模板，因此需要在声明中键入。 我想创建一个具有class model的常规std::vector<the common class> layers，以便以后可以用我想要的任何类型的图层（例如layers等）填充Linear, LSTM,。当前的API中有这样的功能吗？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， 苦参碱

Answer 1

我发现nn::sequential可以用于此目的，并且不需要前向实现，这可以是一个积极的方面，同时也可以是消极的方面。 nn::sequential已经要求每个模块都具有正向实现，并按其添加的顺序调用正向函数。因此，无法使用这种方法创建像Dense-Net这样的ad-hock非常规正向传递，虽然对于一般用法已经足够了。

此外，似乎nn::sequential仅使用std::vector<nn::AnyModule>作为其基础模块列表。因此，也可以使用std::vector<nn::AnyModule>。