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

这是一个使用 PyTorch 中的 nn.Sequential 模块创建的神经网络模型。这个模型有两个层：一个是 Flatten 层，用于将输入的二维图像数据（大小为 28x28）展平成一维向量；另一个是 Linear 层，用于将展平后的向量映射到大小为 10 的输出向量。具体来说，784 是输入维度，表示展平后的向量的长度，而 10 是输出维度，表示模型的预测结果有 10 个类别。

相关问题

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

这段代码定义了一个包含三个线性层的神经网络模型。具体来说，这个模型包含了以下几个组件：

1. `nn.Flatten()`：这个组件用来将输入的二维图像数据展平成一维的形式，以便于输入到后续的线性层中。

2. `nn.Linear(784, 800)`：这个组件定义了一个输入维度为 784，输出维度为 800 的线性层。

3. `nn.Linear(800, 200)`：这个组件定义了一个输入维度为 800，输出维度为 200 的线性层。

4. `nn.Linear(200, 10)`：这个组件定义了一个输入维度为 200，输出维度为 10 的线性层。

这个模型的前向传播过程可以表示为：将输入数据先通过 `nn.Flatten()` 展平成一维的形式，然后经过三个线性层的计算，最终得到一个长度为 10 的输出向量，表示对于每个类别的预测概率。

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

这是一个简单的神经网络模型，包含两个全连接层和一个ReLU激活函数。输入层是一个Flatten层，将28x28的图片展平成一维向量，长度为784。第一个全连接层有256个神经元，第二个全连接层有10个神经元，输出层的每个神经元代表着对应数字的概率。ReLU激活函数是一个常用的非线性函数，可以增加模型的表达能力。该模型的输入是一张28x28的灰度图像，输出是一个10维度的向量，表示对于10个数字的分类概率。