Последовательный

class torch.nn.Sequential(*args: Module) [source]

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

Последовательный контейнер. Модули будут добавляться в него в порядке их передачи в конструктор. В качестве альтернативы можно передать OrderedDict модулей. Метод forward() класса Sequential принимает любой ввод и передает его первому модулю, который он содержит. Затем он последовательно «цепляет» выходы к входам для каждого последующего модуля, в конечном итоге возвращая вывод последнего модуля.

Преимущество использования Sequential перед ручным вызовом последовательности модулей заключается в том, что он позволяет рассматривать весь контейнер как единый модуль, так что преобразование над Sequential применяется ко всем модулям, которые он хранит (каждый из которых является зарегистрированным подмодулем Sequential).

В чем разница между Sequential и torch.nn.ModuleList? ModuleList — это просто список для хранения Module! С другой стороны, слои в Sequential соединены каскадным способом.

Пример:

# 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) [source]

Добавляет заданный модуль в конец.

Параметры

module (nn.Module) — добавляемый модуль

Тип возвращаемого значения

Последовательный