nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))

时间: 2023-07-22 11:05:58 浏览: 406

线性表之顺序表

线性表是计算机科学中一种基础且重要的数据结构，它是由n（n≥0）个相同类型元素构成的有限序列。在数据结构的领域里，线性表有多种实现方式，其中顺序表是最简单也是最直观的一种。顺序表是指表中的元素在内存中是连续存放的，就像数组一样，可以通过下标直接访问任意位置的元素。顺序表的优点在于其访问速度快，因为元素间的相对位置固定，所以随机访问时的时间复杂度为O(1)。然而，它的插入和删除操作相对较慢，尤其是在表的中间或开头进行这些操作时，可能需要移动大量元素。下面我们将详细探讨顺序表的建表、查询、插入和删除操作。 **建表**：建立顺序表通常是从空表开始，通过一系列插入操作将元素添加到表中。例如，可以初始化一个足够大的数组，然后逐个将元素加入数组的末尾。这种方法简单直接，但需要注意动态调整数组大小的问题，以适应元素数量的变化。 **查询**：在顺序表中查询元素非常高效。假设我们想查找第i个元素，只需直接访问数组的第i-1个位置即可，因为数组的下标是从0开始的。查询操作的时间复杂度为O(1)。 **插入**：插入操作在顺序表中可能较为复杂。如果表未满，可以直接在表尾添加元素。但如果表已满，就需要创建一个新的、更大的数组，并将旧数组的所有元素复制过去，然后在新数组的适当位置插入新元素。这种操作称为数组的动态扩展，其时间复杂度为O(n)，其中n是表中已有元素的数量。 **删除**：删除操作同样要考虑元素的位置。如果要删除第i个元素，需要将第i+1到末尾的所有元素都向前移动一位以填补被删除元素留下的空位。这意味着删除操作的时间复杂度为O(n-i)，在表尾删除元素时最快，而在表头删除时最慢。顺序表的性能受到其固定容量的限制，当需要频繁插入和删除元素时，链表或者动态数组（如Java的ArrayList）可能是更好的选择。不过，对于那些主要涉及读取操作且元素数量相对固定的场景，顺序表的效率往往较高。在实际编程中，我们需要根据具体需求来选择合适的数据结构。顺序表的实现可以使用C/C++的数组，也可以使用其他高级语言如Java、Python中的列表。理解并掌握顺序表的概念及其操作，对于学习更复杂的数据结构如栈、队列、树等有着基础性的帮助。

这是一个简单的神经网络模型，使用了nn.Sequential()来构建模型。模型的第一层是nn.Flatten()，用于将输入数据从二维形状(28, 28)转换为一维形状(784,)。接下来是一个全连接层nn.Linear(784, 10)，其中784是输入特征的维度，10是输出的类别数。这个模型可以用于手写数字识别等任务。

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nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))

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FC = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(784, 800), nn.Linear(800, 200), nn.Linear(200, 10) )

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10))

net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))什么意思

解释net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))

解释net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(),

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);

self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 4 * 4, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) )

linear_net = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)), nn.Flatten(), nn.Linear(256*6*6, 4))

nn.Sequential(nn.Flatten(),

class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),

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linear_net = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)), nn.Flatten(), nn.Linear(25666, 4))

class NeuralNetwork(nn.Module): def init(self): super(NeuralNetwork, self).init() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),