model = torch.nn.Sequential啥意思
时间: 2024-10-14 11:01:00 浏览: 32
python实现深度学习模型.docx
`model = torch.nn.Sequential`是PyTorch库中用于构建神经网络的一种常见方式。Sequential模型是一个线性的序列结构,它将一系列的层串联起来,每层按照顺序接收前一层的输出作为输入。当你创建一个Sequential实例时,你可以像添加模块一样依次添加各种类型的层,比如线性层、卷积层、池化层等。这样做的好处是可以清晰地组织网络架构,并且便于管理和训练。例如:
```python
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(input_dim, hidden_dim), # 全连接层
torch.nn.ReLU(), # 激活函数
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # 最大池化
torch.nn.Conv2d(channels, out_channels) # 卷积层
)
```
在这个例子中,`model`会先通过全连接层处理数据,然后经过ReLU激活,再进行最大池化操作,最后通过卷积层进行特征提取。
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