nn.Sequential()方法详解 |
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nn.Sequential()是PyTorch中的一个类，它允许用户将多个计算层按照顺序组合成一个模型。在深度学习中，模型可以是由各种不同类型的层组成的，例如卷积层、池化层、全连接层等。nn.Sequential()方法可以将这些层组合在一起，形成一个整体模型。 语法 torch.nn.Sequential(*args)参数： args：一个由层组成的列表。 示例以下示例展示了如何使用nn.Sequential()方法创建一个简单的网络模型。 import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10), nn.LogSoftmax(dim=1) )在这个例子中，我们创建了一个简单的神经网络模型，该模型包含两个线性层、一个ReLU激活函数和一个LogSoftmax层。这个模型的输入大小是784，输出大小是10。 使用一旦我们定义了模型，我们可以使用它来进行训练和推断。我们可以将输入数据传递给模型，然后获取输出。下面是一个使用示例。 import torch # 创建模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10), nn.LogSoftmax(dim=1) ) # 随机生成输入数据 input_data = torch.randn(1, 784) # 获取模型输出 output = model(input_data)在这个例子中，我们首先创建了一个模型。然后，我们随机生成了一个输入数据，并将其传递给模型。最后，我们获取了模型的输出。注意，输出是一个大小为1x10的张量，其中每个元素代表一个类别的对数概率。 以上就是nn.Sequential()方法的详细说明。使用这个方法可以方便地定义一个神经网络模型，加速我们的深度学习研究和实践。 |
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