nn.Sequential
时间: 2023-07-13 13:28:56 浏览: 38
nn.Sequential 是一个 PyTorch 中的模块容器,它可以将多个神经网络层按照顺序组合起来,形成一个神经网络模型。使用 nn.Sequential 可以方便地定义一个简单的神经网络模型,而无需手动定义 forward 函数。例如,下面的代码定义了一个简单的全连接神经网络:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
```
这个模型包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,最后输出层使用了 Softmax 函数,dim=1 表示在第一维进行 softmax 计算。我们可以通过调用 model 的 forward 方法来进行前向传播计算。
相关问题
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。