python sequential

Python中的Sequential是一个神经网络模型容器，用于定义神经网络的前向传播过程。它可以按照顺序添加各种层，例如卷积层、池化层和全连接层等，并自动按照添加顺序依次执行这些层的运算。[2]

在给Sequential传入参数时，可以使用有序字典或者使用*args来添加各个层的实例。有序字典可以通过指定每个层的名称来保持层的顺序，而*args则可以直接传入每个层的实例。

在上面的代码示例中，通过torch.nn.Sequential()创建了一个名为Maweiyi的神经网络模型。该模型包含了多个卷积层、池化层和全连接层，并定义了前向传播的过程。具体的网络结构可以在代码中找到。

为了可视化神经网络的结构，可以使用torch.utils.tensorboard中的SummaryWriter类的add_graph方法。该方法可以将神经网络模型以图的形式添加到TensorBoard中，以便更直观地查看网络的结构和计算流程。

通过调用SummaryWriter("logs")创建了一个写入器对象，将模型maweiyi和输入input传入writer.add_graph(maweiyi, input)方法中，然后关闭写入器对象writer.close()。这样就可以将模型的计算图写入到"log"目录中的TensorBoard日志文件中了。

综上所述，Python中的Sequential是一个神经网络模型容器，用于定义神经网络的前向传播过程。它可以按照顺序添加各种层，并通过SummaryWriter的add_graph方法将模型的计算图写入到TensorBoard中进行可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch初学笔记（十三）：神经网络基本结构之Sequential层的使用以及搭建完整的小型神经网络实战](https://blog.csdn.net/weixin_45662399/article/details/128075680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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