self.model = nn.Sequential这行代码中为什么要加self

**在Python类的定义中，self是一个约定俗成的参数名称，用于引用类的实例。在`self.model = nn.Sequential`这行代码中使用self是因为这行代码位于一个类的方法内部，而该方法用于初始化类的一个属性。这里，`self.model`表示该类的一个属性，而`nn.Sequential`是PyTorch库中的一个类，用于创建一个按顺序执行的模块序列。**

在一个类的定义中，实例方法的第一个参数习惯上被命名为self，它表示方法调用时对象自身。使用self可以区分实例数据和普通数据，使得在类的方法内部能够明确地操作实例的属性。在此情境下，`self.model`就是将一个按顺序组织的神经网络模型赋值给当前类的model属性，以便后续在该类的其它方法中使用这个已初始化的模型。

例如，在以下代码中：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 20, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(20, 64, 5),
            nn.ReLU()
        )

`self.model` 被定义为一个 Sequential 模型，其中包括了卷积层、激活函数等子模块。通过这种方式，可以在类的其他方法中通过 `self.model` 来引用这个定义好的模型结构。