nn.sequential是什么意思

`nn.Sequential` 是 PyTorch 中用于构建神经网络模型的模块，它可以将多个层按照一定的顺序组合起来构成一个更复杂的模型。`nn.Sequential` 可以接受一系列的子模块（如卷积层、池化层、激活函数等）作为参数，按照添加的顺序自动将它们组装成一个神经网络。

例如，我们可以通过以下代码定义一个简单的神经网络：

import torch.nn as nn

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

这个神经网络包含两个线性层和两个非线性激活函数层，输入数据的维度是 784，输出数据的维度是 10。在 `nn.Sequential` 中添加子模块时，它们会按照从左到右的顺序依次组合起来，形成一个完整的神经网络模型。

相关问题

nn.Sequential是什么意思

nn.Sequential是PyTorch中的一个类，用于创建包含多个神经网络层的序列模型。如果需要对多个层一次性进行操作，这个类是很方便的。它可以按照给定的顺序依次组合 nn.Module，并返回一个 nn.Module 对象。

torch.nn.Sequential是什么意思

torch.nn.Sequential是PyTorch中的一个模块，它是顺序容器，用于按照顺序组织和一系列的神经网络层。通过将各个层按照顺序添加到Sequential中，可以方便地构建神经模型。

Sequential的使用非常简单，只需要将各个层按照顺序传入构造函数即可。当输入数据通过Sequential时，会按照添加的顺序依次经过每个层进行前向传播计算。

下面是一个使用Sequential构建简单神经网络模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 构建一个简单的神经网络模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),  # 输入层到隐藏层的线性变换
    nn.ReLU(),            # 隐藏层的激活函数
    nn.Linear(256, 10),   # 隐藏层到输出层的线性变换
    nn.Softmax(dim=1)     # 输出层的激活函数
)

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 784)

#向传播计算
output = model(input_data)

上述示例中，我们使用Sequential构建了一个包含两个线性层和两个激活函数的简单神经网络模型。输入数据经过模型的前向传播计算后，得到输出结果。