PyTorch中Sequential的构造方法详解

最新推荐文章于 2024-08-24 06:30:00 发布

loop_syntax648

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文章标签： pytorch 人工智能 python

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本文详细介绍了PyTorch中Sequential模型构建工具的三种方法：列表形式、字典形式和动态添加层，帮助理解其在神经网络搭建中的应用。

PyTorch中Sequential的构造方法详解

在PyTorch中，Sequential是一种方便的模型构建工具，可以帮助我们简化神经网络的搭建过程。它提供了三种常用的构造方法，本文将对这三种方法进行详细介绍，并附上相应的源代码示例。

方法一：列表形式的层连接
Sequential的第一种构造方法是通过一个层列表来定义模型。这种方法非常直观，只需要按照顺序将各层添加到列表中即可。

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256

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