nn.Sequential(*features)
时间: 2023-11-12 12:22:41 浏览: 30
这是一个在PyTorch中定义神经网络模型的函数。nn.Sequential()函数可以接受任意数量的神经网络层,并将它们按照传入的顺序依次连接起来,形成一个新的神经网络模型。其中*features表示可变数量的参数,可以传入多个nn.Module类型的网络层实例,例如nn.Linear、nn.Conv2d等。这个函数返回一个新的nn.Sequential实例,可以像普通的神经网络一样使用。
相关问题
nn.Sequential(*layers)的作用
nn.Sequential(*layers)是一个PyTorch的模型容器,它将一系列的网络层按照顺序组合在一起形成一个神经网络模型。传入的参数是一个或多个网络层,每个网络层都是一个PyTorch的nn.Module对象。当使用nn.Sequential(*layers)创建一个模型时,输入数据会从第一个网络层开始依次经过每个网络层的计算,并逐层传递给下一个网络层,最终输出模型的预测结果。
例如,下面的代码使用nn.Sequential(*layers)创建了一个简单的神经网络模型,该模型包含两个全连接层和一个ReLU激活函数层:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=10, out_features=20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=20, out_features=2)
)
```
这个模型的输入是一个长度为10的向量,输出是一个长度为2的向量。其中,第一个全连接层将输入向量映射为长度为20的向量,ReLU激活函数层对中间输出进行非线性变换,第二个全连接层将中间输出映射为长度为2的向量,最终输出模型的预测结果。
self.features = nn.Sequential
self.features = nn.Sequential是一个在PyTorch中用于构建神经网络的函数。它是一个包含多个子模块的容器,其中每个子模块都按照它们在Sequential中传递的顺序依次执行。在这个例子中,self.features是一个Sequential容器,它包含一个卷积层(nn.Conv2d)。这个卷积层有3个输入通道,64个输出通道,卷积核大小为3x3,步长为2,填充为1。如果你想了解更多关于nn.Sequential的信息,可以查看PyTorch官方文档。
代码演示如下:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
return x
net = Net()
print(net)
```
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