PyTorch中Sequential的构造方法详解

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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, 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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