pytorch中sequential

在PyTorch中，`torch.nn.Sequential`是一个顺序容器，它按照在构造函数中传递的顺序包含其他模块，并将它们作为一个模块。这意味着，当您将输入传递给Sequential时，它将按照与在构造函数中传递的顺序相同的顺序依次运行每个模块，并将每个模块的输出用作下一个模块的输入。以下是一个简单的例子：

import torch.nn as nn

# 定义一个Sequential容器
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 5),
    nn.ReLU(),    nn.Linear(5, 1)
)

# 将输入传递给Sequential
x = torch.randn(1, 10)
output = model(x)

在这个例子中，我们定义了一个Sequential容器，它包含两个线性层和一个ReLU激活函数。当我们将输入`x`传递给Sequential时，它将首先通过第一个线性层，然后通过ReLU激活函数，最后通过第二个线性层，并返回输出。

除了上面的例子，您还可以使用`add_module`方法向Sequential容器中添加模块，如下所示：

import torch.nn as nn

# 定义一个Sequential容器
model = nn.Sequential()

# 向Sequential容器中添加模块
model.add_module('linear1', nn.Linear(10, 5))
model.add_module('relu', nn.ReLU())
model.add_module('linear2', nn.Linear(5, 1))

# 将输入传递给Sequential
x = torch.randn(1, 10)
output = model(x)

这个例子与上面的例子相同，只是我们使用了`add_module`方法向Sequential容器中添加模块。