PyTorchでシーケンシャルに書く方法があるのは、そのほうが処理が速いからですか？

Question

PyTorchで、initにシーケンシャルで書く方法と、forwardに畳み込みなどの処理を書く方法とがありますが、どちらかが、処理が速いのですか？

# シーケンシャルな書き方の例
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        conv = [ nn.Conv2d(3, 128, 3),
                  nn.BatchNorm2d(128),
                  nn.ReLU(), 
                  nn.Conv2d(128, 128, 3),
                  nn.BatchNorm2d(128)]

        self.conv = nn.Sequential(*conv) 

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

Answer 1

• PyTorchでシーケンシャルに書く方法があるのは、そのほうが処理が速いからですか？

いいえ。
単純なことをやりたい場合に限って、簡単に記述するためです。

• initにシーケンシャルで書く方法と、forwardに畳み込みなどの処理を書く方法とがありますが、どちらかが、処理が速いのですか？

処理の速さは実行する内容次第です。畳み込みは処理量を減らすために作られたものですから、全結合よりも速いのは当然です。