Pytorch的Sequential容器

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PyTorch的Sequential容器可以接收一个继承自nn.Module的类列表，即使只是一个nn.Conv2d层，它也被视为一块网络。Sequential允许我们构建模块化的神经网络结构，每个Module类可以是网络的一部分。

据上图可知：Suquential传入的是一个Module的列表，也就是继承nn.Module的类。

不能光想着下面这几个Example的写法，一个Module类也是一块网络（一个类不一定要定义完整的网络哦，一块也行，一行也行），一行nn.Conv2d也是一块网络

        layers = []
        layers.append(block(self.in_channel,
                            channel,
                            downsample=downsample,
                            stride=stride,
                            groups=self.groups,
                            width_per_group=self.width_per_group))
        self.in_channel = channel * block.expansion

        for _ in range(1, block_num):
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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
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