Sequential结合使用， 而nn.functional.xxx无法与nn.Sequential结合使用。

`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个模块，它用于组合多个神经网络层，使得模型构建更加简洁明了。通常，当你想要按照特定顺序应用一系列层时，如线性层（Linear）、激活函数（ReLU）等，可以使用 Sequential 来组织。

然而，`nn.functional` 模块提供了独立于任何 Module 的函数式接口，这些函数可以直接作用于张量，不需要创建一个新的 Layer 对象。例如，`nn.functional.relu()` 可以直接对输入张量应用 ReLU 激活，而不需要先创建一个 `nn.ReLU` 类实例并调用它的 forward 方法。

两者不能直接结合使用的原因在于它们的设计目的不同。`nn.Sequential` 是为了方便管理模型结构和参数，适合构建完整的网络层级；而 `nn.functional` 提供的是底层操作，更灵活但需要手动管理内存和维度变化。

如果你需要在 Sequential 中使用某个来自 nn.functional 的操作，你可以在相应的 Sequential 层后面添加一个 `.apply()` 或 `.forward()` 方法，传入一个函数来实现。例如：

from torch import nn
from torch.nn import functional as F

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 64),
    lambda x: F.relu(x),  # 使用 nn.functional.relu 直接在 Sequential 中
    nn.Linear(64, 10)
)

# 或者这样使用 .apply()
model.apply(lambda module: F.relu(module)) if isinstance(model, nn.Sequential) else model

这里我们通过匿名函数 `lambda x: F.relu(x)` 或 `.apply()` 把 `relu` 函数应用到 `nn.Linear` 后的输出上。但请注意，这种方式并不常见，因为通常会倾向于保持 Sequential 的一致性，如果可能的话，还是推荐使用 `nn.ReLU` 类作为子层。