nn.Sequential(*layers)

`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个模型容器，可以按顺序将多个层组合成一个神经网络模型。这个容器会按照传入的参数顺序依次执行每个层，并将每个层的输出作为下一个层的输入，最终输出最后一个层的结果。

`*layers` 参数是一个可变参数，表示可以传入任意多个层对象。这些层对象按顺序组合成一个神经网络模型。每个层对象都应该是 PyTorch 中的 nn.Module 子类。

相关问题

nn.sequential(*layers)

nn.Sequential(*layers)是一个用于构建神经网络模型的函数。它接受一个可变数量的模型层作为参数，并按照顺序将它们连接起来。在这个例子中，*layers表示将layers列表中的所有元素作为参数传递给nn.Sequential函数。这样做的目的是将layers列表中的所有模型层按照顺序连接起来，形成一个完整的神经网络模型。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch *号传参用法 -- nn.Sequential(*layers)](https://blog.csdn.net/qq_27278957/article/details/120137190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch学习 -----nn.Sequential(*layers)](https://blog.csdn.net/weixin_51534401/article/details/128054094)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

return nn.Sequential(*layers)

`return nn.Sequential(*layers)`是一个返回一个包含给定图层的序列的函数。其中，`nn.Sequential`是一个用于构建神经网络模型的类，它可以接受一系列的网络层作为参数，并按照顺序将它们组合成一个神经网络模型。`*layers`表示将一个列表或元组中的所有元素作为单独的参数传递给函数。因此，`nn.Sequential(*layers)`将会返回一个包含给定图层的序列。

下面是一个示例，展示如何使用`nn.Sequential`和`return nn.Sequential(*layers)`来构建一个简单的神经网络模型：

import torch.nn as nn

# 定义一个包含两个全连接层的神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 10),
            nn.Softmax(dim=1)
        )

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.layers(x)
        return x

net = Net()
print(net)