self.model1 = nn.Sequential(

`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个容器，它以顺序的方式执行其中的各个 `Module`。这意味着当你传递数据到这个容器时，数据会按照你添加模块的顺序依次通过每个模块进行处理。`self.model1 = nn.Sequential(...)` 这段代码表明你正在创建一个序列模型 `model1`，并将一些层或者模块添加到这个序列中。每当你向这个序列模型添加一个模块，这个模块就会按顺序加入到模型的执行流程中。

具体来说，`nn.Sequential` 可以接受一个模块列表作为参数，列表中的每个元素都是一个 `nn.Module` 的实例。你可以将卷积层、激活函数、池化层、全连接层等按顺序添加到 `nn.Sequential` 容器中，从而构建你的神经网络模型。

例如，创建一个简单的序列模型，包含一个卷积层，一个激活层和一个池化层，可以这样写：

import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.model1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x

model = SimpleModel()

在这个例子中，`model1` 是一个由卷积层、ReLU 激活函数和最大池化层组成的序列模型。