Pytorch的Sequential容器

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。

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

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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