解释net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))

这行代码定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络模型。具体来说，这个网络有20个输入特征和10个输出特征。第一个线性层将输入特征从20维映射到256维，之后通过ReLU激活函数进行非线性映射。第二个线性层将256维的输出映射到10维的输出，没有激活函数。这个模型可以用于分类任务，其中输入是20个特征，输出是10个类别的概率分布。

相关问题

解释net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(),

这段代码定义了一个神经网络模型，使用了 PyTorch 中的 `nn.Sequential()` 类来构建一个连续的神经网络模型。其中，`nn.Flatten()` 将输入的二维图像数据展平为一维向量，方便后续的全连接层处理。`nn.Linear(784, 256)` 定义了一个全连接层，输入的向量维度是 784（即展平后的图像大小），输出的向量维度是 256。`nn.ReLU()` 则添加了一个 ReLU 激活函数，将全连接层的输出进行非线性变换。这些层的顺序就是 `Sequential()` 中的顺序，即输入先经过 `Flatten()` 层，然后经过 `Linear()` 层，最后经过 `ReLU()` 层，得到最终的输出。

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))

这段代码定义了一个具有单隐藏层的多层感知机。它使用了PyTorch库中的nn.Sequential()函数来构建一个神经网络模型。该模型包含三个层：输入层、隐藏层和输出层。输入层的大小为4，隐藏层的大小为8，输出层的大小为1。隐藏层使用了ReLU激活函数。

以下是一个示例代码，演示了如何创建这个神经网络模型并打印隐藏层的状态字典：

import torch
from torch import nn

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
print(net[2].state_dict())

这段代码首先导入了torch和nn模块，然后使用nn.Sequential()函数创建了一个神经网络模型net。接着，使用print语句打印了隐藏层的状态字典。

注意：在引用中的代码中，nn.ReLU应该是nn.ReLU()，需要在ReLU后面加上括号。