1.參數管理

nn模塊下的類實例在創建時會自動創建并管理參數，這些參數在訓練過程中會自動被優化。而nn.functional模塊下的函數通常不包含狀態（比如可訓練的參數），它們僅僅執行一些確定的數學操作。

2.調用方式不同

nn模塊中的層在被創建后，可以像函數一樣直接調用。例如，layer = nn.Linear(10, 20); output = layer(input)。而nn.functional中的函數則需要直接傳入輸入數據和權重等參數，例如output = nn.functional.linear(input, weight)。

3.自動求導機制

使用nn模塊，PyTorch會自動處理梯度計算和反向傳播。而使用nn.functional模塊，用戶需要手動處理這些過程。

4.使用場景不同

nn模塊適合用于設計并實現含有可學習參數的復雜模型，例如卷積神經網絡、循環神經網絡等。而nn.functional更多地用于實現一些簡單的、不含有可學習參數的操作，例如激活函數、池化等。

5.代碼風格的差異

使用nn模塊通常使得代碼更具有對象化，更容易管理，而使用nn.functional則使得代碼更具有函數式編程的風格，具有更大的靈活性。

延伸閱讀

PyTorch中nn.Module的作用和使用

在PyTorch中，nn.Module是所有神經網絡模塊的基類，它為網絡層的設計和參數的管理提供了方便。我們可以通過繼承nn.Module來自定義自己的網絡層或者完整的網絡模型。

nn.Module提供了一些基礎的功能，如參數管理、設備轉移等。所有繼承自nn.Module的類都應該在其構造函數中首先調用nn.Module的構造函數，即super().__init__()。

nn.Module中的一個重要功能是管理模型的參數。任何在nn.Module子類中定義為屬性的nn.Parameter或者nn.Module，都會被自動添加到模型的參數列表中。這意味著，當我們使用優化器來優化模型的參數時，這些參數會被自動包含進去。

此外，nn.Module還提供了一些其他的功能，如將模型的所有參數和緩沖區移動到CPU或GPU、將模型的狀態保存為字典、從字典中加載模型的狀態等。這些功能大大簡化了PyTorch模型的使用和管理。