nn.Sequential( nn.Linear(2, 1), nn.Sigmoid()

nn.Sequential 是 PyTorch 中用于构建神经网络的类，它可以将多个层按照顺序组合成一个模型。传入 nn.Sequential 的参数是一个个 nn.Module 类的对象，可以是神经网络层、激活函数等。nn.Sequential 会按照传入的顺序将它们组合成一个神经网络模型。

在这里，nn.Sequential 包含了两个层，分别是 nn.Linear(2, 1) 和 nn.Sigmoid()。nn.Linear(2, 1) 表示一个输入维度为 2，输出维度为 1 的线性层，即一个简单的全连接层。nn.Sigmoid() 表示一个 Sigmoid 激活函数，用于将线性层的输出映射到 0~1 的范围内，表示概率值。

这个模型的输入是一个 2 维的数据，输出是一个 1 维的概率值，通常用于二分类问题。当输入数据经过 nn.Sequential 的组合层后，会先经过线性层进行特征提取，再经过 Sigmoid 激活函数进行概率映射，最终得到输出概率值。

相关问题

# DECODER # self.latent_fc1 = nn.Sequential( # nn.Linear(latent_size,1000), # nn.Sigmoid(), # ) # self.latent_fc2 = nn.Sequential( # nn.Linear(1000,54*44), # nn.Sigmoid(), # )

这是一个神经网络的定义部分，用于定义解码器（decoder）的结构。其中，self.latent_fc1和self.latent_fc2是两个全连接层，分别将潜在向量（latent vector）转换为1000维和54x44维的向量。这里使用的激活函数是Sigmoid函数，用于将输出值映射到[0,1]之间。在生成对抗网络（GAN）中，解码器的作用是将潜在向量转换为模拟的图像样本，从而与真实图像进行比较，从而训练生成器的参数。

self.Conn_layers = nn.Sequential( nn.Linear(784, 100), nn.Sigmoid(), nn.Linear(100, 10), nn.Sigmoid() )

这段代码定义了一个包含两个线性层和两个Sigmoid激活函数的神经网络模型。输入层的大小是784，输出层的大小是10。其中第一个线性层的输入大小是784，输出大小是100，第二个线性层的输入大小是100，输出大小是10。Sigmoid激活函数可以将线性层的输出映射到0到1之间的范围，使得输出更加平滑。该神经网络的作用是将输入的大小为784的图像数据映射到10个类别的概率分布上，用于图像分类任务。