PyTorch神经网络嵌套自定义Module类的训练权重是否需要单独加载？

核心结论 #

不需要单独加载SelfAttention类的权重，你给出的额外加载操作完全没有必要，甚至可能引发权重覆盖问题。

原理说明 #

PyTorch的nn.Module对参数的管理是递归的：

• 当你保存ActualModel的checkpoint时，无论是直接保存整个模型对象，还是保存更推荐的state_dict，都会自动包含所有层级子模块的已训练参数，SelfAttention内部的multihead_attn权重自然也会被完整保存在actual_model.pth里。
• 加载actual_model.pth时，对应SelfAttention的权重会被正常还原，不会被重新初始化，不需要任何额外操作。

多余操作的风险 #

你代码中pred_or_continue_train方法里单独加载self_attention.pth的操作，反而会直接覆盖从actual_model.pth中已经加载好的SelfAttention权重，除非你明确需要用单独保存的SelfAttention权重替换原有模型中的对应部分，否则不要加这段逻辑。

原代码的小问题提醒 #

你提供的初始代码有两处会导致运行报错的问题，建议先修复：

• 所有继承nn.Module的子类，__init__方法第一行需要先调用super().__init__()，否则参数不会被正确注册到模块中。
• SelfAttention类的前向传播方法名拼写错误，你写的是foward，正确拼写是forward。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者angryweasel