nn.Sequential

nn.Sequential是PyTorch中一个很常用的模型容器，它可以将一系列的神经网络层组合成一个神经网络模型，按照顺序逐层进行计算。通过将多个层组合在一起，可以方便地构建出复杂的神经网络结构。在nn.Sequential中，每个层的输出会作为下一个层的输入，因此可以按照顺序依次堆叠各种层，形成一个完整的神经网络模型。这种方式非常灵活，因为可以根据具体的需求灵活地添加或删除各种层。同时，由于使用了容器的方式，我们可以像操作一个单独的层一样来对整个模型进行训练和测试。

相关问题

nn.sequential

nn.Sequential 是一个在 PyTorch 中用于构建神经网络的容器，它可以将多个层按照顺序组合在一起，形成一个完整的神经网络模型。例如，我们可以使用 nn.Sequential 来构建一个简单的全连接神经网络，代码如下：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 10),
    nn.Softmax(dim=1)
)

这个模型包含两个线性层和两个激活函数层，其中第一个线性层的输入维度为 784，输出维度为 256，第二个线性层的输入维度为 256，输出维度为 10。最后一个 Softmax 层用于将输出转换为概率分布。