nn.sequential
时间: 2023-05-19 16:04:59 浏览: 36
nn.Sequential 是一个在 PyTorch 中用于构建神经网络的容器,它可以将多个层按照顺序组合在一起,形成一个完整的神经网络模型。例如,我们可以使用 nn.Sequential 来构建一个简单的全连接神经网络,代码如下:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
```
这个模型包含两个线性层和两个激活函数层,其中第一个线性层的输入维度为 784,输出维度为 256,第二个线性层的输入维度为 256,输出维度为 10。最后一个 Softmax 层用于将输出转换为概率分布。
相关问题
nn.Sequential
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个容器,可以方便地将多个层或模块组合成一个网络。具体来说,`nn.Sequential` 会按照传入的顺序依次执行各个层或模块,并将每个层或模块的输出作为下一个层或模块的输入,最终得到网络的输出。
`nn.Sequential` 的使用非常简单,只需要按照以下格式构建即可:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
```
在上面的例子中,我们构建了一个包含三个全连接层和两个激活函数的前馈神经网络。`nn.Sequential` 会按照传入的顺序依次执行这些层,其中第一个全连接层的输入维度为 784,输出维度为 256,第二个全连接层的输入维度为 256,输出维度为 128,最后一个全连接层的输入维度为 128,输出维度为 10。在每个全连接层之后,我们使用了 ReLU 激活函数。最后一个层使用了 Softmax 函数进行分类。
需要注意的是,`nn.Sequential` 只适用于按顺序执行的网络,如果网络中存在分支、循环等结构,则不能使用 `nn.Sequential`。