pytorch--nn.Sequential学习

最新推荐文章于 2025-07-13 18:25:58 发布

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/demo-deng/p/10675883.html

本文详细介绍了PyTorch中的Sequential模块，该模块作为神经网络的容器，能够按照顺序执行多个神经网络层。通过构造器传入网络层，或者使用OrderedDict方式，可以灵活地构建复杂的神经网络结构。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

nn.Sequential
A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in.

一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。

直白理解：将网络的各个层组合到一起

# Example of using Sequential
        model = nn.Sequential(
                  nn.Conv2d(1,20,5),
                  nn.ReLU(),
                  nn.Conv2d(20,64,5),
                  nn.ReLU()
                )

        # Example of using Sequential with OrderedDict
        model = nn.Sequential(OrderedDict([
                  ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
                  ('relu1', nn.ReLU()),
                  ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
                  ('relu2', nn.ReLU())
                ]))