顺序

类torch.nn.Sequential(*args: Module)[源代码]

类torch.nn.Sequential(arg: OrderedDict[str, Module])

一个有序容器。

模块将以它们在构造函数中传递的顺序被添加到容器中。或者，可以传入一个包含这些模块的 OrderedDict。Sequential 的 forward() 方法接受任何输入，并将其传递给第一个模块。然后依次将每个后续模块的输出作为下一个模块的输入，最后返回最后一个模块的输出。

使用 Sequential 的好处是，它可以将整个容器视为一个单一的模块。这样，对 Sequential 进行的操作会自动应用于它存储的所有模块（这些模块都是 Sequential 中注册的子模块）。

什么是 Sequential 和 torch.nn.ModuleList 之间的区别？一个 ModuleList 就像它的名字一样，是一个用于存储 Module 的列表。另一方面，在 Sequential 中的层是级联连接的。

示例：

# Using Sequential to create a small model. When `model` is run,
# input will first be passed to `Conv2d(1,20,5)`. The output of
# `Conv2d(1,20,5)` will be used as the input to the first
# `ReLU`; the output of the first `ReLU` will become the input
# for `Conv2d(20,64,5)`. Finally, the output of
# `Conv2d(20,64,5)` will be used as input to the second `ReLU`
model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,20,5),
          nn.ReLU(),
          nn.Conv2d(20,64,5),
          nn.ReLU()
        )

# Using Sequential with OrderedDict. This is functionally the
# same as the above code
model = nn.Sequential(OrderedDict([
          ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
          ('relu1', nn.ReLU()),
          ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
          ('relu2', nn.ReLU())
        ]))

append(module)[源代码]

将给定模块添加到结尾。

参数

module (nn.Module) – 需要添加的模块

返回类型

Sequential