nn.Sequential() add网络层

nn.Sequential()是PyTorch中的一个类，用于构建神经网络模型。它可以按照顺序将多个网络层组合在一起，形成一个网络模型。

在使用nn.Sequential()时，可以通过add()方法来添加网络层。add()方法接受一个网络层的实例作为参数，并将该网络层添加到Sequential模型中。

下面是一个使用nn.Sequential()和add()方法构建网络模型的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义网络层
layer1 = nn.Linear(10, 20)
layer2 = nn.ReLU()
layer3 = nn.Linear(20, 2)

# 构建网络模型
model = nn.Sequential()
model.add_module("layer1", layer1)
model.add_module("layer2", layer2)
model.add_module("layer3", layer3)

# 打印网络模型结构
print(model)

上述代码中，首先定义了三个网络层：一个线性层（nn.Linear）、一个ReLU激活函数层（nn.ReLU）和另一个线性层。然后通过nn.Sequential()创建了一个空的Sequential模型，并使用add_module()方法依次添加了这三个网络层。

最后打印出网络模型的结构，可以看到模型中按照添加的顺序依次包含了这三个网络层。

相关问题

nn.Sequential()格式

nn.Sequential()是PyTorch中的一个类，用于按顺序组合多个神经网络层。它的格式可以有两种方式构建。

第一种方式是通过在nn.Sequential()中传入多个层的实例来构建。例如：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 16, 3, 1, 1),
    nn.ReLU(),
    nn.BatchNorm2d(16),
    nn.MaxPool2d(2, 2)
)

第二种方式是通过在nn.Sequential()中调用多个层的构造函数来构建。例如：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential()
model.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 16, 3, 1, 1))
model.add_module('relu1', nn.ReLU())
model.add_module('bn1', nn.BatchNorm2d(16))
model.add_module('pool1', nn.MaxPool2d(2, 2))

无论使用哪种方式构建，最终得到的model都是一样的。nn.Sequential()的作用是按照顺序组合多个层，可以方便地构建复杂的神经网络模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [nn.Sequential()](https://blog.csdn.net/Just_do_myself/article/details/124195393)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [nn.Sequential与nn.ModuleList](https://blog.csdn.net/m0_37264397/article/details/112863501)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

nn.Sequential()做一个融合

nn.Sequential()是一个用于构建神经网络模型的容器。它可以按顺序依次添加多个层，并将它们串联起来。在构建模型时，可以使用三种不同的方式来使用nn.Sequential()。

第一种方式是使用nn.Sequential()对象的add_module()方法来添加层。例如，可以通过下面的代码来创建一个带有卷积层、批量归一化层和激活函数层的模型：

net1 = nn.Sequential()
net1.add_module('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3))
net1.add_module('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3))
net1.add_module('activation_layer', nn.ReLU())

第二种方式是使用多个层类的实例作为nn.Sequential()的参数。例如，可以通过下面的代码来创建一个带有卷积层、批量归一化层和激活函数层的模型：

net2 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 3, 3),
    nn.BatchNorm2d(3),
    nn.ReLU()
)

第三种方式是使用collections模块中的OrderedDict来指定层的顺序。例如，可以通过下面的代码来创建一个带有卷积层、批量归一化层和激活函数层的模型：

from collections import OrderedDict

net3= nn.Sequential(OrderedDict([
    ('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3)),
    ('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3)),
    ('activation_layer', nn.ReLU())
]))

以上三种方式都可以用来创建一个包含卷积层、批量归一化层和激活函数层的模型，它们的功能是相同的。