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。

相关问题

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。

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]
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