是否所有torch::nn::Linear, torch::nn::Conv1d, torch::nn::Conv2d, ... torch::nn::GRU, ....都继承了这个类？ torch::nn::Module似乎是一个不错的选择，虽然有一个叫做torch::nn::Cloneable的中产阶级，所以torch::nn::Module不起作用。此外，torch::nn::Cloneable本身是一个模板，因此需要在声明中输入。我想创建一个具有class model的通用std::vector<the common class> layers，以便稍后我可以用我想要的任何类型的图层填充layers，例如Linear, LSTM,等。在当前的API中是否有这样的功能？这可以在python中轻松完成，虽然这里我们需要声明，这会阻碍python的简易性。
谢谢，Afshin
我发现nn::sequential可以用于此目的，它不需要前向实现，这可能是一个积极的点，同时也是一个负面的点。 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，不能创建像Dense-Net这样的ad-hock非常规前向传递，尽管它很好足以满足一般用途。
此外，似乎nn::sequential只使用std::vector<nn::AnyModule>作为其底层模块列表。因此，也可以使用std::vector<nn::AnyModule>。