torch.nn.sequential的例子

以下是使用`torch.nn.Sequential`创建一个简单的神经网络的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 10),
    nn.LogSoftmax(dim=1)
)

# 打印网络结构
print(model)

# 随机生成一个输入
x = torch.randn(1, 784)

# 前向传播
output = model(x)

# 打印输出
print(output)

这里定义了一个包含三个线性层和两个激活函数的神经网络，并使用`torch.nn.Sequential`将它们组合起来。`nn.Linear`定义了一个全连接层，`nn.ReLU`定义了一个ReLU激活函数，`nn.LogSoftmax`定义了一个对数softmax函数。最后使用随机生成的输入进行前向传播，并打印输出结果。

相关问题

model = torch.nn.Sequential啥意思

`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：

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。

torch.nn.Sequential(*augments)

`torch.nn.Sequential(*augments)`是PyTorch中的一个类，它是一个容器，可以将多个神经网络模块按照顺序组合在一起，形成一个新的神经网络模型。在模型的前向传播中，数据会按照顺序依次经过所有的模块，每个模块对数据进行一定的处理，最终输出经过所有模块处理后的结果。

`*augments`参数是可变参数，表示可以传入任意多个模块。在创建Sequential对象时，我们可以将多个模块作为参数传入，它们会按照顺序组成一个新的神经网络模型。例如：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 30),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(30, 1)
)

这个例子中，我们首先定义了一个3层的全连接神经网络，其中输入层有10个神经元，第一隐藏层有20个神经元，第二隐藏层有30个神经元，输出层有1个神经元。每个层之间都使用ReLU激活函数进行非线性变换。我们将这些层按照顺序传入Sequential对象，组成一个新的神经网络模型。在模型的前向传播中，数据会依次经过每个层进行计算。