两个nn.Sequential平行
时间: 2023-07-13 07:05:01 浏览: 53
两个 `nn.Sequential` 构成的模型可以并行处理输入,每个 `nn.Sequential` 可以用来处理输入的不同部分,然后将它们合并。这种方式可以用于处理多个输入,或者实现一种特定的网络结构。
以下是一个示例,展示了如何创建两个并行的 `nn.Sequential` 模型:
```python
import torch.nn as nn
# 定义第一个模型
model1 = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 30),
nn.ReLU(),
nn.Linear(30, 40)
)
# 定义第二个模型
model2 = nn.Sequential(
nn.Linear(5, 15),
nn.ReLU(),
nn.Linear(15, 25),
nn.ReLU(),
nn.Linear(25, 35)
)
# 定义合并模型
merged_model = nn.Sequential(
nn.Sequential(model1),
nn.Sequential(model2),
nn.Linear(75, 50),
nn.ReLU(),
nn.Linear(50, 10)
)
# 使用合并模型进行前向传递
input1 = torch.randn(1, 10)
input2 = torch.randn(1, 5)
output = merged_model((input1, input2))
```
在上面的示例中,我们定义了两个并行的 `nn.Sequential` 模型,一个用于处理 10 维的输入,另一个用于处理 5 维的输入,然后将它们合并成一个新的模型。合并模型的第一层包含了两个 `nn.Sequential` 模型,分别用于处理两个输入。接下来的两个线性层将两个模型的输出连接在一起,最后再通过两个线性层将输出映射成最终的输出。