class torch.nn.Sequential(*args)[source]顺序容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到它。或者，也可以传入模块的有序字典。例：# Example of using Sequentialmodel = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() )# E
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2021-08-12 22:31:17
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参考：官方文档 源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an o ...
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2021-10-20 10:33:00
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一、第一种方式（可以配合一些条件判断语句动态添加） 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name：某层次的名字；module：需要添加的子模块，如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中。 可以通过 name 属性来访
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2020-08-25 10:40:00
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1.torch.nn.Sequential概要pytorch官网对torch.nn.Sequential的描述如下。使用方式：# 写法一net = nn.Sequential( nn.Linear(num_inputs, 1) # 此处还可以传入其他层 )# 写法二net = nn.Sequential()net.add_module('linear', ...
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2021-08-26 11:43:16
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自从深度学习技术的兴起，神经网络模型成为了解决各种问题的热门工具。而PyTorch是机器学习领域中一个非常流行的深度学习框架，它为构建、训练和部署神经网络模型提供了便捷的工具。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.Sequential来构建一个简单的神经网络模型，本文将介绍如何使用torch.nn.Sequential构建一个具有单隐藏层的神经网络。
首先，我们需要导入PyTorch
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2023-08-26 07:29:30
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Containers-SequentialCLASS torch.nn.Sequential(*args: Module)CLASS torch.nn.Sequential(arg: OrderedDict[str, Module])顺序容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到其中，或者，OrderedDict 可以传入其中。Sequential 的 forward() 方法接受任何输入并将其
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2023-08-28 17:29:38
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对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，
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2022-01-25 10:04:19
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对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。
Sequential
1 、模型建立方式
(1)nn.Sequential()对象.add_module(层名，层class的实例）
net1 = nn.Sequential()
net1.add_module('conv', nn.Conv2d(3, 3,
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2021-06-18 15:07:58
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nn.Sequentialnn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的，所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入
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2022-06-27 16:55:00
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对于cnn前馈神经网络如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。其中Sequential是一个特殊的module，它包含几个子Module，前向传播时会将输入一层接一层的传递下去。ModuleList也是一个特殊的module， ...
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2021-10-21 21:21:00
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torch.nn.NLLLoss()class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')计算公式：loss(input, class) = -input[class]公式理解：input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463]，target = [1]，那么 loss = -0.2110。个人理解：感觉像是把 target 转
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2021-06-18 14:50:53
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torch.nn.Linear torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它实现了一个全连接层，即输入和输出之间的每个神经元都连接到彼此。它的构造函数接受两个参数：输入特征的数量和输出特征的数量。例如，如果你想要将一个长度为100的输入向量映射到一个长度为10的输出向量，可以使用以下代码创建一个线性层：import torch
import torch.nn as n
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2023-07-25 10:41:52
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torch.nn.NLLLoss()class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')计算公式：loss(input, class) = -input[class]公式理解：input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463
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2022-02-28 10:33:06
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本文将介绍：torch.nn包定义一个简单的nn架构定义优化器、损失函数梯度的反向传播将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包torch.nn包来构建网络；torch.nn.Module类作为自定义类的基类；nn.Module，包含了所有神经网络层，比如卷积层或者是线性层；torch.nn.Functional包，可以定义在前向传播的时候的运算；比如，卷积、d
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2023-06-05 16:30:59
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class torch.nn.ModuleList(modules=None)[source]在列表中保持子模块。ModelList可以像正常Python列表一样检索，但是它所包含的模块已正确注册，并且对所有模块方法都可见。参数：modules (iterable, optional) – an iterable of modules to add例：class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyMo
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2021-08-12 22:30:29
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torch.nn.utils(nn/utils/)1、先看一下utils目录下的文件torch.nn.utils(nn/utils/)包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py这里面是一些nn的工具，比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列2、init.pyfrom . i...
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2021-08-12 22:31:50
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nn.Module基类的构造函数：def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forw...
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2021-08-12 22:33:32
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1.Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=No ...
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2021-10-03 18:31:00
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torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, process_group=None)[source]Applies Batch Normalization over a N-Dimensional input (a mini-batch o...
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2021-08-12 22:31:47
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Convolution functions
conv1d
conv2d
conv3d
conv_transpose1d
conv_transpose2d
conv_transpose3d
unfold
fold
Pooling functions
avg_pool1d
avg_pool2d
avg_pool3d
max_pool1d
max_pool2d
max_pool3d
max_unp
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2021-08-12 22:33:59
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