Function与Module都可以对pytorch进行自定义拓展，使其满足网络的需求，但这两者还是有十分重要的不同：

Function一般只定义一个操作，因为其无法保存参数，因此适用于激活函数、pooling等操作；Module是保存了参数，因此适合于定义一层，如线性层，卷积层，也适用于定义一个网络

Function需要定义三个方法：__init__, forward, backward（需要自己写求导公式）；Module：只需定义__init__和forward，而backward的计算由自动求导机制构成

可以不严谨的认为，Module是由一系列Function组成，因此其在forward的过程中，Function和Variable组成了计算图，在backward时，只需调用Function的backward就得到结果，因此Module不需要再定义backward。

Module不仅包括了Function，还包括了对应的参数，以及其他函数与变量，这是Function所不具备的

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