net = nn.Sequential

在PyTorch库中，`nn.Sequential`是一个模块，它允许你按照顺序连接多个网络层，形成一个线性的序列模型。这个模块非常适合构建深度学习模型，特别是当网络结构清晰、层次分明的时候。例如，你可以这样做：

net = nn.Sequential(
    nn.Linear(in_features, hidden_units),   # 输入层到隐藏层
    nn.ReLU(),                              # 使用ReLU激活函数
    nn.Linear(hidden_units, out_features),  # 隐藏层到输出层
    nn.Softmax(dim=1)                       # 输出层使用Softmax归一化
)

在这个例子中，`in_features`是输入特征的数量，`hidden_units`是隐藏层的神经元数，`out_features`是输出层的神经元数。网络首先通过全连接层（Linear），然后经过ReLU激活函数，再通过另一个全连接层，最后通过Softmax函数生成概率分布。

`net`现在就是一个包含多个层的顺序模型，每次前向传播会依次传递数据并通过每个层，最后得到结果。

相关问题

net = nn.Sequential(nn.Linear)

net = nn.Sequential(nn.Linear(2,2))创建了一个包含一个线性层的Sequential模型。这个线性层的输入维度是2，输出维度也是2。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch人工神经网络基础：线性回归神经网络(nn.Module+nn.Sequential+nn.Linear+nn.init+optim.SGD)](https://blog.csdn.net/hustlei/article/details/123598993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [DCGAN生成艺术图片迷宫游戏图片.zip](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87780745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytroch用自定义的tensor初始化nn.sequential中linear或者conv层的一种简单方法。](https://blog.csdn.net/york1996/article/details/84234352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

net = nn.sequential(nn.linear(

这段代码不完整，可以提供完整的代码或者补全代码后再进行讨论。

一般来说，`nn.Sequential` 是一个用于构建神经网络的容器，可以按照顺序将多个神经网络层组合在一起构成一个完整的网络模型。`nn.Linear` 则是神经网络中的一种基本层，也称为全连接层。它的作用是将输入数据进行线性变换，输出到下一层。其代码实现为：

class nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

其中，`in_features` 表示输入特征的数量，`out_features` 表示输出特征的数量，`bias` 表示是否需要偏置。因此，`nn.Sequential(nn.Linear(in_features, out_features), ...)` 可以将一个全连接层添加到网络中。