def forward(self, x):
x = F.relu(self.layers['input'](x))
x = F.relu(self.layers['hidden'](x))
x = self.layers['output'](x)
return x
```
在上面的代码中，我们定义了一个SharedNet类，它包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层 。在__init__方法中，我们使用nn.ModuleDict将这三个层组合成一个字典，然后使用同一个参数来初始化隐藏层和输出层 。这样，隐藏层和输出层将共享输入层的权重，从而减少了模型参数的数量 。
除了nn.ModuleDict，我们还可以使用nn.ModuleList来共享参数 。nn.ModuleList是一个类似于Python列表的容器，它可以包含任意数量的PyTorch层 。我们可以使用同一个参数来初始化nn.ModuleList中的所有层，从而实现参数共享 。
四、
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