nn.Sequential格式
时间: 2023-10-13 09:06:41 浏览: 60
nn.Sequential是PyTorch中一种方便的模型构建方式,可以将多个层组合成一个序列模型。 nn.Sequential接受一个包含多个层的有序列表作为输入,每个层都是一个nn.Module子类的实例。下面是一个使用nn.Sequential构建模型的示例:
```python
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10)
)
```
这个模型包含三个全连接层,两个ReLU激活函数,输入是大小为784的向量,输出是大小为10的向量。模型中的每个层都按照给定的顺序被调用,将前一层的输出作为后一层的输入。可以通过打印模型的结构来查看每个层的参数和运算过程:
```python
print(model)
```
输出:
```
Sequential(
(0): Linear(in_features=784, out_features=128, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True)
(3): ReLU()
(4): Linear(in_features=64, out_features=10, bias=True)
)
```
可以看到,模型中有三个线性层和两个ReLU层,它们按照给定的顺序被串联起来。