nn.Sequential
时间: 2023-07-13 17:33:23 浏览: 60
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个模型容器,它允许用户通过添加一系列的层来构建神经网络模型。`nn.Sequential` 可以接受一个有序的模块列表作为参数,每个模块都是一个 PyTorch 中的层,这些层将按照传入的顺序被依次添加到模型中。
使用 `nn.Sequential` 可以方便地创建神经网络模型,同时也可以轻松地对模型进行修改和调整。例如,我们可以像下面这样使用 `nn.Sequential` 来创建一个简单的前馈神经网络模型:
```python
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非线性激活函数层,其中第一个线性层的输入大小为 784,输出大小为 256,第二个线性层的输入大小为 256,输出大小为 10。这个模型还包含一个 `Softmax` 层,用于对输出进行归一化。
相关问题
nn.sequential
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个模块容器,用于按照顺序组织其他 PyTorch 模块。它可以让我们将多个模块组合成一个序列,便于模型的构建和调整。
使用 `nn.Sequential`,我们可以按照顺序依次组合多个层或模块,每个层或模块都是一个对象。例如,以下代码构建了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10)
)
```
以上代码中,第一个线性层的输入大小为 784,输出大小为 256;ReLU 激活函数不需要输入和输出大小;第二个线性层的输入大小为 256,输出大小为 10。
`nn.Sequential` 也可以嵌套,以支持更复杂的模型结构。
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