nn.Sequential( )
时间: 2023-12-25 18:26:57 浏览: 28
`nn.Sequential()`是PyTorch中的一个模型容器,它可以按照顺序将各种模块组合在一起构建神经网络模型。在`nn.Sequential()`中,每个模块都是按照顺序排列的,每个模块的输出都将作为下一个模块的输入。这使得我们可以非常方便地构建神经网络模型。
以下是一个使用`nn.Sequential()`创建简单神经网络模型的示例:
```python
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10),
nn.LogSoftmax(dim=1)
)
```
在这个示例中,我们创建了一个包含4个模块的神经网络模型。第一个模块是一个线性层,它将输入784个特征转换为128个特征。第二个模块是一个ReLU激活函数,它将线性层的输出进行非线性变换。第三个模块是另一个线性层,它将128个特征转换为10个特征。最后一个模块是一个LogSoftmax层,它将输出转换为概率分布。
需要注意的是,`nn.Sequential()`只适用于顺序模型,即每个模块的输出都将作为下一个模块的输入。如果需要构建更加复杂的神经网络模型,可以使用其他的模型容器,例如`nn.ModuleList`和`nn.ModuleDict`。
相关问题
nn.Sequential
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个容器,可以方便地将多个层或模块组合成一个网络。具体来说,`nn.Sequential` 会按照传入的顺序依次执行各个层或模块,并将每个层或模块的输出作为下一个层或模块的输入,最终得到网络的输出。
`nn.Sequential` 的使用非常简单,只需要按照以下格式构建即可:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
```
在上面的例子中,我们构建了一个包含三个全连接层和两个激活函数的前馈神经网络。`nn.Sequential` 会按照传入的顺序依次执行这些层,其中第一个全连接层的输入维度为 784,输出维度为 256,第二个全连接层的输入维度为 256,输出维度为 128,最后一个全连接层的输入维度为 128,输出维度为 10。在每个全连接层之后,我们使用了 ReLU 激活函数。最后一个层使用了 Softmax 函数进行分类。
需要注意的是,`nn.Sequential` 只适用于按顺序执行的网络,如果网络中存在分支、循环等结构,则不能使用 `nn.Sequential`。
nn.sequential
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个模块容器,用于按照顺序组织其他 PyTorch 模块。它可以让我们将多个模块组合成一个序列,便于模型的构建和调整。
使用 `nn.Sequential`,我们可以按照顺序依次组合多个层或模块,每个层或模块都是一个对象。例如,以下代码构建了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10)
)
```
以上代码中,第一个线性层的输入大小为 784,输出大小为 256;ReLU 激活函数不需要输入和输出大小;第二个线性层的输入大小为 256,输出大小为 10。
`nn.Sequential` 也可以嵌套,以支持更复杂的模型结构。
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