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。