nn.Sequential()num_layers应该怎么添加进神经网络代码

`nn.Sequential()`是一个用于构建神经网络的工具，它可以将多个层按顺序组成一个网络。可以通过在构造函数中指定每一层的类型和参数来定义一个网络，例如：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
          nn.Linear(784, 256),
          nn.ReLU(),
          nn.Linear(256, 10),
          nn.LogSoftmax(dim=1)
        )

在这个例子中，我们定义了一个包含两个线性层、一个ReLU激活函数和一个LogSoftmax层的神经网络。第一个线性层将输入维度为784的数据映射到256维，第二个线性层将256维的数据映射到10维输出。ReLU激活函数用于增加网络的非线性能力，LogSoftmax层用于将输出转换为概率分布。

如果想要指定神经网络的层数，可以在`nn.Sequential()`构造函数中添加一个`num_layers`参数，然后在神经网络的定义中添加相应数量的层。例如，如果想要定义一个包含5个线性层的神经网络，可以这样写：

import torch.nn as nn

num_layers = 5

layers = [nn.Linear(784, 256)]

for i in range(num_layers - 2):
    layers.append(nn.Linear(256, 256))
    layers.append(nn.ReLU())

layers.append(nn.Linear(256, 10))
layers.append(nn.LogSoftmax(dim=1))

model = nn.Sequential(*layers)

在这个例子中，我们首先定义了一个包含一个线性层的列表。然后，我们使用一个循环来添加多个线性层和ReLU激活函数，最后再添加一个输出层。注意，我们需要将`layers`列表中的每个元素传递给`nn.Sequential()`构造函数，这可以使用`*`运算符实现。