pytorch之nn.Sequential使用详解

        nn.Sequential 是 PyTorch 库中的一个类，它允许通过按顺序堆叠多个层来创建神经网络模型。它提供了一种方便的方式来定义和组织神经网络的层。

        下面是关于如何使用 nn.Sequential 的详细介绍：

1. 基本方法&使用

1.1 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn

 1.2. 定义层

        首先，需要定义神经网络的各个层。

        PyTorch 提供了许多预定义的层类，例如线性层 (nn.Linear)、卷积层 (nn.Conv2d)、循环神经网络层 (nn.RNN)、池化层 (nn.MaxPool2d) 等等。可以根据需求选择适当的层。

        除了使用预定义的层类外，还可以通过继承 nn.Module 类来创建自定义的层。可以在自定义层中实现自己的前向传播逻辑。

class CustomLayer(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        # 初始化自定义层的参数

    def forward(self, x):
        # 实现自定义层的前向传播逻辑
        return output

        定义层时可以设置层的名称，可以通过在层的构造函数中传递 name 参数来为层设置名称。这对于查找和调试模型非常有用。

layer = nn.Linear(in_features, out_features, name='linear1')

1.3. 创建模型

        使用 nn.Sequential 类来创建模型对象，并将定义好的层按照顺序传递给它。层将按照它们在 nn.Sequential 中的顺序被堆叠起来，构成完整的模型。