Sequential

class torch.nn.Sequential(*args: Module)

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

一个序列容器。

模块将按照它们在构造函数中传入的顺序添加到其中。或者，可以传入模块的 OrderedDict。Sequential 的 forward() 方法接受任何输入，并将其转发到它包含的第一个模块。然后，它为每个后续模块“链接”输出到输入，最终返回最后一个模块的输出。

Sequential 相对于手动调用模块序列的价值在于，它允许将整个容器视为单个模块，这样对 Sequential 执行转换将应用于它存储的每个模块（这些模块都是 Sequential 的注册子模块）。

Sequential 和 torch.nn.ModuleList 之间有什么区别？ModuleList 正如其名称所示，它是一个用于存储 Module 的列表！另一方面，Sequential 中的层以级联方式连接。

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)

将给定的模块追加到末尾。

参数

module (nn.Module) – 要追加的模块

返回类型

Sequential