一个有序的容器，神经网络模块（module）将按照在传入构造器时的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典（OrderedDict）也可以作为传入参数。 接下来看一下Sequential源码，是如何实现的:https://pytorch ...

nn.Sequential 是一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为 元素的有序字典也可以作为传入参数。 # Example of using Sequential model = nn.Sequential ...

前言 pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等，就需要自己来定义一个模型了。本文将详细说明如何让使用Mudule类来自定义 ...

之前我们使用nn.Sequential()都是直接写死的，就如下所示： 那如果我们想要根据条件一点点添加进去，那就可以使用其的add_module方法 torch.nn.Module.add_module 添加子模块到当前模块中 该添加子模块能够使用给定 ...

nn.Sequential()定义网络简单高效，可以写死，可以自动添加add_module 参考链接：pytorch中的add_module函数 - 蒙面的普罗米修斯 - 博客园 (cnblogs.com) pytorch nn.Sequential ...

nn.Sequential用法 将多个模块进行封装 nn.Sequential内部实现了forward功能，可以直接调用 例如： nn.ModuleList，它是一个储存不同 module，并自动将每个 module 的 parameters 添加到网络之中的容器。你可以把任意 ...

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. ...

参考：pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型 　　pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层 ...