pytorch中两个Sequential怎么相加

在 PyTorch 中，可以通过 `nn.Sequential()` 将多个神经网络层组合成一个序列，然后对该序列进行操作。如果你要对两个 `nn.Sequential()` 序列进行相加，可以使用 `nn.ModuleList()` 来将它们包装成一个列表，并在列表上应用运算。

下面是一个示例代码：

import torch.nn as nn

# 定义两个 Sequential 对象
seq1 = nn.Sequential(
        nn.Linear(10, 20),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(20, 30),
        nn.ReLU()
    )

seq2 = nn.Sequential(
        nn.Linear(10, 30),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(30, 40),
        nn.ReLU()
    )

# 使用 ModuleList 将两个 Sequential 对象包装成一个列表
seq_list = nn.ModuleList([seq1, seq2])

# 对列表中的每个 Sequential 对象进行相加操作
result = seq_list[0] + seq_list[1]

print(result)

在上面的示例中，我们将 `seq1` 和 `seq2` 包装成一个 `nn.ModuleList()` 列表，并使用相加运算符 `+` 来对列表中的每个 `nn.Sequential()` 序列进行相加操作。最终得到的 `result` 序列可以像普通的 `nn.Sequential()` 序列一样使用。