在PyTorch中，可以使用torch.nn.ModuleList来实现类似于torch.nn.Sequential容器的并行模拟。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ParallelModule(nn.Module):
    def __init__(self, modules):
        super(ParallelModule, self).__init__()
        self.modules = nn.ModuleList(modules)
        
    def forward(self, x):
        outputs = [module(x) for module in self.modules]
        return torch.cat(outputs, dim=1)

# 创建两个子模块
module1 = nn.Linear(10, 5)
module2 = nn.Linear(10, 3)

# 创建并行模块
parallel_module = ParallelModule([module1, module2])

# 输入数据
x = torch.randn(2, 10)

# 前向传播
output = parallel_module(x)
print(output)

在上面的示例中，我们创建了两个线性模块module1和module2，然后使用ParallelModule将它们包装在一起。在forward方法中，我们并行地应用每个子模块到输入x上，并将它们的输出连接在一起。最后，我们可以通过调用parallel_module(x)来进行前向传播，并得到最终的输出。

请注意，要使用并行模块进行训练，您需要确保每个子模块的输入和输出维度是匹配的。在上面的示例中，两个子模块的输入和输出维度都是相同的。