nn.Sequential(）是什么意思

`nn.Sequential()`是PyTorch（一个流行的深度学习框架）中的一个模块，它是神经网络层的容器，用于构建线性堆叠的模型结构。它是一个顺序的层列表，你可以将多个层（例如，线性层、卷积层、激活函数等）按照指定的顺序添加到这个容器中。当你使用`Sequential()`创建一个模型时，模型会依次执行这些层对输入数据进行处理。

举个例子：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_dim, hidden_dim),  # 第一个全连接层
    nn.ReLU(),                            # 非线性激活函数
    nn.Linear(hidden_dim, output_dim)   # 第二个全连接层
)

在这个例子中，`model`会首先通过第一个全连接层将输入转换，然后应用ReLU激活函数，最后通过第二个全连接层生成输出。这种设计方便了模型的构建和调试，也使得代码更易于理解和维护。

相关问题

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。

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。