nn.Sequential

`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：

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。

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nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个类，它可以用来构建神经网络模型。通过 nn.Sequential，可以按照一定的顺序将不同的神经网络层组合起来，形成一个完整的神经网络模型。使用 nn.Sequential 可以方便地构建简单的神经网络模型，但对于复杂的模型，可能需要使用更加灵活的方式进行构建。