return nn.Sequential(*layers)

`return nn.Sequential(*layers)`是一个返回一个包含给定图层的序列的函数。其中，`nn.Sequential`是一个用于构建神经网络模型的类，它可以接受一系列的网络层作为参数，并按照顺序将它们组合成一个神经网络模型。`*layers`表示将一个列表或元组中的所有元素作为单独的参数传递给函数。因此，`nn.Sequential(*layers)`将会返回一个包含给定图层的序列。

下面是一个示例，展示如何使用`nn.Sequential`和`return nn.Sequential(*layers)`来构建一个简单的神经网络模型：

import torch.nn as nn

# 定义一个包含两个全连接层的神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 10),
            nn.Softmax(dim=1)
        )

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.layers(x)
        return x

net = Net()
print(net)