self.fc1 = nn.Sequential(什么意思

self.fc1 = nn.Sequential(什么意思

这行代码是在定义一个名为fc1的神经网络层，它使用了PyTorch的Sequential容器。Sequential容器允许我们按顺序将多个层组合在一起，以构建一个神经网络模型。

在这个具体的代码中，fc1被定义为一个Sequential容器，它是一个有序的层序列。你可以在这个Sequential容器中按照顺序添加不同的层，每个层都会按照添加的顺序依次被应用。

例如，你可以这样定义一个fc1容器：

self.fc1 = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),  # 添加一个全连接层
    nn.ReLU(),  # 添加一个ReLU激活函数层
    nn.Dropout(p=0.5)  # 添加一个Dropout层
)

这样定义后，当你调用`self.fc1(input_tensor)`时，输入的数据会依次通过全连接层、ReLU激活函数层和Dropout层，最后得到输出。

Sequential容器的好处是可以方便地构建和管理复杂的神经网络模型，特别是当模型的层比较简单、顺序较为明确时，使用Sequential容器可以更加简洁明了。