详情可查看：详解PyTorch中的ModuleList和Sequential
nn.ModuleList，它是一个储存不同 module，并自动将每个 module 的 parameters 添加到网络之中的容器。你可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面，方法和 Python 自带的 list 一样，无非是 extend，append 等操作。
但不同于一般的 list，加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会自动注册到整个网络上的，同时 module 的 parameters 也会自动添加到整个网络中。
若使用python的list，则会出问题！
使用 Python 的 list 添加的卷积层和它们的 parameters 并没有自动注册到我们的网络中。当然，我们还是可以使用 forward 来计算输出结果。但是如果用其实例化的网络进行训练的时候，因为这些层的parameters不在整个网络之中，所以其网络参数也不会被更新，也就是无法训练。