pytorch中self.modules和self.childr

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为了方便理解，我们用一行代码来加以说明：

import torch
from torch import nn

# hyper parameters
in_dim=1
n_hidden_1=1
n_hidden_2=1
out_dim=1

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super().__init__()

        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_dim, n_hidden_1), 
            nn.ReLU(True)
             )
        self.layer2 = nn.Sequential(
                nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2),
                nn.ReLU(True),
            )
        self.layer3 = nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)
        # print(self.modules())
        print("children")
        
        for i, module in enumerate( self.children()):
            print(i, module)
        print("modules")
        for i, module in enumerate( self.modules()):
            print(i, module)

    
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x
      
        
model = Net(in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim)

网络结构
这是一个三层的网络结构，将第一层的线性层和激活层放在一个nn.Sequential层中，将第二层的线性层和激活函数放在第二个nn.Sequential中，最后一个线性层作为单独第三层。
整个网络结构如下图所示：

net
接下来看一下代码__init__的print函数的打印信息：
self.children()

children
0 Sequential(
(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
(1): ReLU(inplace)
)
1 Sequential(
(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
(1): ReLU(inplace)
)
2 Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)

可以看出，self.children()存储网络结构的子层模块，也就是net's children那一层。
self.modules()

modules
0 Net(
(layer): Sequential(
(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
(1): ReLU(inplace)
)
(layer2): Sequential(
(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
(1): ReLU(inplace)
)
(layer3): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
)
1 Sequential(
(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
(1): ReLU(inplace)
)
2 Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
3 ReLU(inplace)
4 Sequential(
(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
(1): ReLU(inplace)
)
5 Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
6 ReLU(inplace)
7 Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)

可以看出，self.modules()采用深度优先遍历的方式，存储了net的所有模块，包括net itself,net's children, children of net's children。

结论
self.children()只包括网络模块的第一代子模块，而self.modules()包含网络模块的自己本身和所有后代模块。