要解决“不使用循环训练自编码器”的问题，可以使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来实现。下面是一个使用RNN的自编码器的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()

        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 32)
        )
        
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(32, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 784),
            nn.Sigmoid()
        )
        
    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

# 导入数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, download=True,
                               transform=torchvision.transforms.ToTensor()),
    batch_size=32, shuffle=True)

# 初始化自编码器
autoencoder = Autoencoder()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(autoencoder.parameters(), lr=0.001)

# 训练自编码器
for epoch in range(10):
    for data in train_loader:
        img, _ = data
        img = img.view(img.size(0), -1)
        
        # 前向传播
        output = autoencoder(img)
        loss = criterion(output, img)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 打印每个epoch的损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 10, loss.item()))

在上述代码中，我们定义了一个包含两个部分的自编码器。编码器部分由多个线性层和ReLU激活函数组成，用于将输入数据压缩为较低维度的编码表示。解码器部分同样由多个线性层和ReLU激活函数组成，用于将编码表示映射回原始输入数据的维度。在训练过程中，我们使用MNIST数据集加载数据，并使用均方误差损失函数来计算重构误差。优化器使用Adam，并通过反向传播和优化来更新自编码器的参数。

请注意，这个示例中使用的是循环神经网络，而不是循环训练自编码器。循环神经网络在处理序列数据时非常常见，例如自然语言处理中的文本数据。如果您想使用图像数据，可以尝试使用卷积神经网络（CNN）来构建自编码器。