如何让Pytorch中自定义子Module的.tensor().cuda()操作成功执行？

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最近从TensorFlow转入PyTorch，在自定义nn.Module时遇到了问题。将模型+model=Model().cuda()后，子Module的parameter都没有被放入cuda，导致输入是torch.cuda.FloatTensor，但CNN等模型的某些层需要不同的数据类型。

最近在刚从tensorflow转入pytorch，对于自定义的nn.Module 碰到了个问题，即使把模组 modle=Model().cuda()，里面的子Module的parameter都没有被放入cuda，导致输入是torch.cuda.FloatTensor，但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor

（当然最粗暴的方法就是直接在子模组里面都用了 .cuda()

但是问题并不在那，可能是调用子模组的时候，存在某些错误，导致父模组没有把子模组的parameter注册到pytorch中。

而我遇到的错误就是，使用list来存放子模组的对象，导致list中的parameter没有注册。