wordpress 评论顶踩,百度seo怎么提高排名,青县网站建设公司,青岛网站制作设计torch.nn.Sequential 是 PyTorch 中一个模块容器，用于将一系列层或模块按顺序连接在一起，简化前向传播过程。在 Sequential 中，所有的子模块会按照添加的顺序被执行，适合那些有明确顺序的神经网络结构，比如卷积神经网络、全连接网络等。
主要特点 按顺序执行: 将多个子模…torch.nn.Sequential是 PyTorch 中一个模块容器，用于将一系列层或模块按顺序连接在一起，简化前向传播过程。在Sequential中，所有的子模块会按照添加的顺序被执行，适合那些有明确顺序的神经网络结构，比如卷积神经网络、全连接网络等。
主要特点
按顺序执行: 将多个子模块按顺序组合，前向传播时依次调用。简洁代码: 减少显式定义forward方法的需求，对于简单的网络结构，使用Sequential可以大大简化代码。嵌套支持:Sequential容器可以嵌套，允许将多个Sequential容器嵌套在一起。使用方式
直接传入模块: 可以通过将模块按顺序传入Sequential。有序字典: 可以使用OrderedDict来为每个模块指定名字。基本用法
1. 直接传入模块
import torch
import torch.nn as nnmodel = nn.Sequential(nn.Linear(10, 20),nn.ReLU(),nn.Linear(20, 5)
)input_tensor = torch.randn(1, 10)
output = model(input_tensor)
print(output)在这个例
