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

这段代码定义了一个神经网络模型，使用了 PyTorch 中的 `nn.Sequential()` 类来构建一个连续的神经网络模型。其中，`nn.Flatten()` 将输入的二维图像数据展平为一维向量，方便后续的全连接层处理。`nn.Linear(784, 256)` 定义了一个全连接层，输入的向量维度是 784（即展平后的图像大小），输出的向量维度是 256。`nn.ReLU()` 则添加了一个 ReLU 激活函数，将全连接层的输出进行非线性变换。这些层的顺序就是 `Sequential()` 中的顺序，即输入先经过 `Flatten()` 层，然后经过 `Linear()` 层，最后经过 `ReLU()` 层，得到最终的输出。

相关问题

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。

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);

这段代码定义了一个简单的前馈神经网络，包括两个线性层和一个激活函数ReLU。输入层包括784个神经元，输出层包括10个神经元，用于分类任务。init_weights函数是一个权重初始化函数，它通过遍历所有的模块（nn.Linear）来初始化权重。在这里，我们使用正态分布进行初始化，并将标准差设置为0.01。最后，使用apply函数将该函数应用于整个网络。这样，我们就可以在网络训练之前初始化权重。