pytorch里 两个Sequential怎么相加

在PyTorch中，`Sequential`是一个容器模块，用于堆叠多个层并顺序处理输入。通常情况下，`Sequential`模型是线性的，意味着它们不会直接相加。如果你想组合两个独立的`Sequential`模型，你可以将它们的内容合并到一个新的`Sequential`实例中，或者将它们作为子模块添加到同一个更大的网络结构中。

例如：

model1 = nn.Sequential(..., ...)
model2 = nn.Sequential(..., ...)

# 创建一个新的Sequential模型，包含model1和model2的内容
combined_model = nn.Sequential(model1, model2)

# 或者，如果你想要在模型内部结合它们，可以这样做
class CombinedModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model1 = model1
        self.model2 = model2

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        x = self.model2(x)  # 这里假设model2的输出是model1输入的继续
        return x

combined_module = CombinedModel()

在这个例子中，`forward`函数会先通过`model1`，然后通过`model2`。请注意，你需要确保模型连接方式符合你的网络架构逻辑。