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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

1. 直接传入模块: 可以通过将模块按顺序传入 Sequential。
2. 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