torch.nn.Sequential()的用法

最新推荐文章于 2025-05-05 18:35:12 发布
最新推荐文章于 2025-05-05 18:35:12 发布
阅读量4.1k 收藏 1
点赞数
分类专栏： Pytorch 文章标签： pytorch torch python 深度学习 卷积
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gaolijing_/article/details/108863305
版权

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：
在这里插入图片描述

常用torch.nn
m0_37737957的博客
05-23 1428
常用基础pytorch知识
PyTorch 的 torch.nn 模块学习
pumpkin84514的博客
06-01 1901
torch.nn是 PyTorch 中专门用于构建和训练神经网络的模块。
pytorch之nn.Sequential使用详解
yueguang8的博客
04-18 6135
nn.Sequential 是 PyTorch 库中的一个类，它允许通过按顺序堆叠多个层来创建神经网络模型。它提供了一种方便的方式来定义和组织神经网络的层。文章详细介绍模型的定义修改、删除、参数访问、参数冻结等方法的详细使用说明；另外介绍了其他模型构建的方式及模型的加载保存。
nn.Sequential用法
weixin_44438120的博客
04-20 3983
一个连续的容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到模块中。或者，也可以传递模块的有序字典。 为了更容易理解，这是一个小示例： #使用Sequential的示例 model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.Re...
详解nn.Sequential
最新发布
qq_56218077的博客
05-05 302
nn.Sequential是一种简化写法，用来把多个神经网络层按顺序串起来使用，就像搭积木一样。Sequential 会自动按顺序调用所有的层。每一个“层”都是一段处理，它们会按你写的顺序。先经过 Linear(3→2)：输出两个数。然后再 Linear(2→1)：输出一个数。输入是一个长度为 3 的向量（比如。一个线性层，把输入变成 256 维。是不是看着结构清晰但写起来有点繁锁。然后经过 ReLU：把负数变成 0。一个线性层，输出变成 10 类别。一个 ReLU 激活层。
torch.nn.Sequential()
echo_gou的博客
08-09 457
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。另外，也可以传入一个有序模块。 https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/90551513
torch.nn.Sequential
niexinyu0026的博客
11-23 4864
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 =
使用torch.nn.Sequential构建神经网络
xw555666的博客
05-11 788
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。
5-pytorch-torch.nn.Sequential()快速搭建神经网络
smalltorch的博客
04-11 700
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。
torch.nn
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1136
torch.nn是 PyTorch 提供的一个模块化工具集，专为构建和训练神经网络设计。模块化：通过nn.Module基类，用户可以像搭积木一样组合各种层、激活函数和损失函数，构建复杂模型。动态计算图：PyTorch 的动态计算图（eager execution）允许在运行时定义和修改网络结构，适合研究和快速原型开发。灵活性与控制力：用户可以轻松自定义层、损失函数或前向传播逻辑，同时保留对底层张量操作的访问权限。易用性。
torch.nn【总结笔记】
bettle_king的博客
03-08 815
在训练时，该层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平均。ceil_mode - 如果等于 True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的操作。ceil_mode - 如果等于 True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的。ceil_mode - 如果等于 True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的。ceil_mode - 如果等于 True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的。
【PyTorch】教程：torch.nn.Sequential
02-15 774
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。
pytorch中nn.Sequential()的用法
weixin_38410551的博客
02-10 4577
功能：Sequential 内的模块需要按照顺序排列，要保证相邻层的输入输出大小相匹配，内部 forward 功能已经实现，可以使代码更加整洁。 参考链接： https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/89930990 ...
pytorch中nn.Sequential详解
热门推荐
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
nn.Sequential()方法详解
weixin_41917928的博客
06-15 4425
是PyTorch中的一个类，它允许用户将多个计算层按照顺序组合成一个模型。在深度学习中，模型可以是由各种不同类型的层组成的，例如卷积层、池化层、全连接层等。方法可以将这些层组合在一起，形成一个整体模型。
【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 1368
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。
【深度学习】torch.nn.Sequential方法介绍
wzk4869的博客
11-21 5115
【深度学习】torch.nn.Sequential方法介绍
torch.nn.sequential实现 GRU
04-02
好的，我现在需要回答用户关于如何使用PyTorch的torch.nn.Sequential来构建和实现GRU模型的问题。首先，我得回忆一下GRU的基本结构和PyTorch中的相关模块。 GRU（门控循环单元）是一种循环神经网络，和LSTM类似，但...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值