PyTorch torch.nn.ModuleList 関数

PyTorch torch.nn リファレンスマニュアル

torch.nn.ModuleListPyTorchでモジュールリストを格納するためのコンテナです。

Pythonのリストに似ていますが、すべてのサブモジュールを自動的に登録します。

関数定義

torch.nn.ModuleList(modules=None)

使用例

例1: 基本的な使い方

サンプル

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([
            nn.Linear(10, 20),
            nn.Linear(20, 20),
            nn.Linear(20, 5)
        ])

    def forward(self, x):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        return x

model = Net()
x = torch.randn(4, 10)
output = model(x)

print("入力:", x.shape)
print("出力:", output.shape)
print("パラメータ数:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))

例2: 動的レイヤー構築

サンプル

import torch
import torch.nn as nn

class DynamicNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, dim):
        super(DynamicNet, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            in_dim = dim if i == 0 else dim
            self.layers.append(nn.Linear(in_dim, dim))

    def forward(self, x):
        for i, layer in enumerate(self.layers):
            x = layer(x)
            if i < len(self.layers) - 1:
                x = torch.relu(x)
        return x

model = DynamicNet(num_layers=5, dim=64)
print("層数:", len(model.layers))
print("総パラメータ数:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))

例3: Sequentialとの比較

サンプル

import torch
import torch.nn as nn

# ModuleList - 柔軟
mlist = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), nn.Linear(20, 5)])

# Sequential - 順序固定
seq = nn.Sequential(nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), nn.Linear(20, 5))

print("ModuleList インデックスアクセス:", mlist[0])
print("Sequential インデックスアクセス:", seq[0])
print("ModuleList は反復可能ですが、forward はありません。")
print("Sequential は直接呼び出し可能")

使用シーン

  • 多層ネットワーク: 動的構築
  • ループ構造: 共有レイヤー
  • 複雑なモデル: カスタム制御フローが必要

注意：Pythonリストではなくnn.ModuleListを使用する必要があります。

PyTorch torch.nn リファレンスマニュアル

その他の拡張