torch.nn.Sequential()

最新推荐文章于 2025-11-02 09:26:17 发布
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本文详细介绍了PyTorch中的Sequential容器，该容器用于构建神经网络模块，允许按照构造函数中的顺序添加层。通过Sequential，可以更方便地组织和管理模型的层结构。此外，它也接受传入的有序模块，进一步增强了灵活性。
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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

5-pytorch-torch.nn.Sequential()快速搭建神经网络
smalltorch的博客
04-11 777
本文内容还是基于4-pytorch前馈网络简单（分类）问题搭建这篇的相同例子，只是为了介绍另一种更加快速搭建网络的方法，看个人喜好用哪一种。这里的这种搭建方法是使用**torch.nn.Sequential()**快速搭建，不用我们在继承重写net类了。选择那种方法搭建，看个人喜好，效果完全一样。
pytorch中nn.Sequential详解
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-19 1万+
nn.Sequential是一个序列容器，用于搭建神经网络的模块被按照被传入构造器的顺序添加到容器中。除此之外，一个包含神经网络模块的OrderedDict也可以被传入nn.Sequential()容器中。利用nn.Sequential()搭建好模型架构，模型前向传播时调用forward()方法，模型接收的输入首先被传入nn.Sequential()包含的第一个网络模块中。然后，第一个网络模块的输出传入第二个网络模块作为输入，按照顺序依次计算并传播，直到nn.Sequential()里的最后一个模块输出结果
快速上手 PyTorch nn.Sequential —— 深度学习中最常用的模型容器
最新发布
经天纬地，格物致理
11-02 1087
在使用 PyTorch 构建神经网络时，我们最常用、最方便的工具之一就是——torch.nn.Sequential。它可以让你像“堆积木”一样构建神经网络结构，极大简化了代码量，本文将手把手带你快速掌握：Sequential 的原理和使用方法。
pytorch中的顺序容器——torch.nn.Sequential
yuanCruise
02-10 1851
1.torch.nn.Sequential概要 pytorch官网对torch.nn.Sequential的描述如下。 使用方式： # 写法一 net = nn.Sequential( nn.Linear(num_inputs, 1) # 此处还可以传入其他层 ) # 写法二 net = nn.Sequential() net.add_module('linear', ...
torch.nn.Sequential
niexinyu0026的博客
11-23 4929
torch.nn.Sequential1、直接嵌套2、以 orderdict 有序字典的方式进行传入 torch.nn.Sequential 类是 torch.nn 中的一种序列容器（嵌套有各种类→实现神经网络具体功能），最主要的是，参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 将嵌套在容器中的各个部分看作各种不同的模块（可以自由组合），模块的加入有以下两种方式： 1、直接嵌套 hidden_layer = 100 input_data = 1000 output_data = 10 models =
pytorch里面的nn库：torch.nn.modules、torch.nn.functional、torch.nn.parameter、torch.nn.Sequential
Amanda_python的博客
01-09 1671
torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口 torch.nn构建与autograd之上，可以用来定义和运行神经网络 介绍一下四大库：torch.nn.modules、torch.nn.functional、torch.nn.parameter、torch.nn.Sequential torch.nn.modules ************torch.nn.modules************* torch.nn.MSELoss torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn
【torch.nn.Sequential】序列容器的介绍和使用
zyw2002的博客
12-04 5856
nn.Sequential是一个有序的容器，该类将按照传入构造器的顺序，依次创建相应的函数，并记录在Sequential类对象的数据结构中，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。因此，Sequential可以看成是有多个函数运算对象，串联成的神经网络，其返回的是Module类型的神经网络对象。 字典 以字典的方式实例化 基本操作 查看结构 通过打印 对象来查看它的结构 索引 我们可以使用索引来查看其子模块 长度 修改子模块 删除子模块 添加子模块
torch.nn.Sequential的用法
辉的博客
12-30 336
torch.nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个容器模块，用于将多个神经网络层按顺序组合在一起。它可以让我们以更加简洁的方式定义前向传播的网络结构，适合简单的线性堆叠模型。nn.Sequential 适合简单的线性堆叠模型，但如果需要更复杂的前向传播逻辑（如分支、跳跃连接等），需要继承 nn.Module 并自定义 forward 方法。使用 nn.Sequentialnn.ReLU(),自定义 forwardreturn x。
【深度学习笔记】torch.nn.Sequential(* args) 与 torch.nn.Module
学习带来的快乐最持久~
08-18 1160
前言 二者主要是用于搭建神经网络。 使用类（继承torch.nn.Moudule）可以实现灵活搭建。 使用 torch.nn.Sequential 可以实现快速搭建。 一、class torch.nn.Sequential(* args) 一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。 因此，都贱神经网络模型的时候必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的。 当然，也可以传入一个OrderedDict。 为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例
【PyTorch】教程：torch.nn.Sequential
02-15 837
顺序容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到其中，或者，可以传入其中。Sequential的forward()方法接受任何输入并将其传递到包含的第一个模块，然后链式输出到下一个模块作为输入，最后在最终的模块上输出。Sequential 在手动调用模块序列时提供的价值是，允许将整个容器视为单个模块，从而允许执行转换时应用于它所处处的每个模块。
torch.nn.Sequential的使用详解
weixin_52447486的博客
11-23 1776
对于需要复杂拓扑结构（如分支、残差连接、条件逻辑等）的模型，可以通过自定义。不仅支持 PyTorch 的内置层，还可以加入自定义的操作或函数。支持 PyTorch 中几乎所有的内置层和模块，因为它是基于。中，因为它们在训练步骤中被单独调用。构建的，而 PyTorch 中的每个神经网络层都是。会按照定义的顺序依次执行传入的模块。的子类，但通常不会放在。可以先定义一个有序字典（
【深度学习】torch.nn.Sequential方法介绍
wzk4869的博客
11-21 5389
【深度学习】torch.nn.Sequential方法介绍
Pytorch系列1: torch.nn.Sequential()讲解
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xddwz的博客
05-30 2万+
torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。通俗的话说，就是根据自己的需求，把不同的函数组合成一个（小的）模块使用或者把组合的模块添加到自己的网络中。主要有两种使用方法： # 第一种方法 conv_module = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), n...
使用torch.nn.Sequential构建神经网络
xw555666的博客
05-11 912
torch.nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个非常有用的类，它允许用户以一种简单和直观的方式构建神经网络。Sequential 容器可以包含多个神经网络层，这些层会按照它们被添加到 Sequential 中的顺序依次执行。Sequential 是一个很实用的工具，特别是当你需要快速堆叠多个层，或者在实验中尝试不同的层组合时。然而，对于更复杂的网络结构，可能需要定义自己的 nn.Module 子类来更细致地控制网络的行为。
【PyTorch】torch.nn.Sequential 类：按顺序将多个神经网络层组合成一个模型
彬彬侠的博客
01-15 1903
torch.nn.Sequential是PyTorch中一个非常方便的容器，将多个子模块（通常是层）串联起来，按给定的顺序依次执行，用于按顺序将多个神经网络层组合成一个模型。它允许简单地通过按顺序添加层来构建深度学习模型，从而简化模型定义。对于复杂的网络结构，Sequential可能不适用，这时需要手动定义 forward() 方法并继承 nn.Module。
torch.nn.Sequential()的用法
写代码的高酱
09-29 4127
1.torch.nn.Sequential()的用法 官方api文档传送门：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Sequential.html#torch.nn.Sequential torch.nn.Sequential()的用法如下图所示：
torch.nn.Sequential介绍
qq_27390023的博客
10-18 720
是 PyTorch 中一个模块容器，用于将一系列层或模块按顺序连接在一起，简化前向传播过程。在Sequential中，所有的子模块会按照添加的顺序被执行，适合那些有明确顺序的神经网络结构，比如卷积神经网络、全连接网络等。
torch.nn.Sequential返回值
07-18
<think>我们正在讨论的是`torch.nn.Sequential`的返回值。根据用户的问题，他想知道`torch.nn.Sequential`的返回值是什么。 首先，我们需要明确：`torch.nn.Sequential`是一个类，当我们调用它时，我们是在创建一个`Sequential`模型。因此，它的返回值是一个`Sequential`模型实例。 但是，用户可能更关心的是当我们使用这个模型进行前向传播时，它的输出（即返回值）是什么？或者，在构建模型时，`torch.nn.Sequential`返回的对象是什么？ 根据引用[3]中的描述： > 一个序列容器，用于搭建神经网络的模块，被按照被传入构造器的顺序添加到nn.Sequential()容器中......模型前向传播时调用forward()方法，模型接受的输入首先被传入的nn.Sequential()包含的第一个网络模块中，然后第一个网络模块输出传入到第二个网络模块作为输入。按照顺序依次计算并传播，直到nn.Sequential()里的最后一个模块输出结果。 因此，我们可以总结： 1. **构造时的返回值**：当我们初始化一个`nn.Sequential`对象时，它返回一个包含所有传入模块的序列容器（一个模型）。这个容器本身是`torch.nn.Module`的子类，因此它具有模型的所有特性（例如可以调用`parameters()`方法，可以移动到GPU等）。 2. **前向传播的返回值**：当我们用一个输入张量调用这个`Sequential`模型时（即执行`model(input)`），它会将输入依次通过容器中的每一个模块（从第一个到最后一个），并将最后一个模块的输出作为整个模型的输出返回。 举个例子，引用[1]中： ```python input = torch.randn(2, 50) m = nn.Sequential( nn.Linear(50, 50), nn.Unflatten(1, (2, 5, 5)) ) output = m(input) print(output.size()) # 输出: torch.Size([2, 2, 5, 5]) ``` 这里，`m`就是`nn.Sequential`构造时返回的模型。当我们执行`m(input)`时，返回值`output`是经过`Linear`层和`Unflatten`层处理后的张量，其形状为`[2,2,5,5]`。 另外，引用[4]中展示了RNN的使用，但`nn.Sequential`本身并不直接支持像RNN这样返回多个输出的模块（除非将多个输出打包成元组等）。所以，如果`Sequential`中的最后一个模块返回多个值，那么整个`Sequential`模型也会返回多个值。但通常情况下，模块都是返回一个张量。 因此，我们可以这样回答： - 在构建模型时，`torch.nn.Sequential`返回一个`Sequential`模型实例（`torch.nn.Module`对象）。 - 在模型进行前向传播时，该模型将输入数据依次通过各层，并返回最后一层的输出。输出类型取决于最后一层模块的返回值（通常是张量，也可能是元组等）。 注意：如果用户问的是函数调用的返回值，通常是指第一种情况（构造时返回的模型对象）。如果用户关心的是前向传播的输出，则需要明确上下文。 由于用户的问题没有明确是构造时还是前向传播，我们应涵盖两种情况。 另外，引用[5]中提到了`modules()`方法，但这不是直接关于返回值的问题，所以我们可以不涉及。 根据以上分析，我们给出回答。</think>### `torch.nn.Sequential` 返回值详解 #### 1. **构造时的返回值** 当调用`torch.nn.Sequential()`时，返回的是一个**顺序模型容器对象**（`torch.nn.Sequential`实例），该对象： - 继承自`torch.nn.Module`类[^5] - 包含所有传入的神经网络层模块 - 自动管理各层的参数和梯度计算 ```python model = nn.Sequential( nn.Linear(50, 50), nn.ReLU(), nn.Unflatten(1, (2, 5, 5)) # 引用[1]示例 ) print(type(model)) # 输出: <class 'torch.nn.modules.container.Sequential'> ``` #### 2. **前向传播时的返回值** 当对输入数据执行`model(input)`时，返回值由**最后一层的输出决定**： ```python output = model(input_tensor) # 引用[1]示例 ``` - **返回类型**：取决于序列中最后一个模块的输出类型 - **典型情况**： - 单张量输出（最常见）：如全连接层、卷积层的输出 ```python # 输出torch.Size([2, 2, 5, 5])的张量 [^1] print(output.size()) ``` - 元组输出：如RNN层返回`(output, hidden_state)` [^4] - 自定义类型：若末层返回自定义对象则整体返回相同类型 #### 3. **返回值特性 | 特性 | 说明 | |------|------| | **自动链式计算** | 输入依次通过各层：$y = f_n(\cdots f_2(f_1(x)))$ [^3] | | **动态类型推断** | 返回类型由末层决定，无需显式声明 | | **梯度可追溯** | 返回的张量自动包含梯度计算图 | | **维度一致性** | 输出维度必须匹配下一层输入（若存在后续连接） | #### 4. **使用示例 ```python import torch import torch.nn as nn # 构造模型（返回Sequential实例） model = nn.Sequential( nn.Linear(100, 50), # 全连接层 nn.ReLU(), # 激活函数 nn.Linear(50, 10) # 输出层 ) input = torch.randn(32, 100) # 批量输入 output = model(input) # 前向传播 print(output.shape) # 输出: torch.Size([32, 10]) print(type(output)) # 输出: <class 'torch.Tensor'> ``` > ⚠️ **关键注意事项** > - 若序列中包含多个返回值的层（如RNN），整体返回值会变为元组[^4] > - 可通过索引直接访问中间层输出：`mid_output = model[:2](input)` > - 返回值始终包含`requires_grad=True`属性，支持自动微分
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