导读 在PyTorch中，`nn.Sequential` 是一个非常实用的工具，它允许我们通过顺序的方式快速搭建神经网络模型。简单来说，它就像一个容器，可以将...
在PyTorch中，`nn.Sequential` 是一个非常实用的工具，它允许我们通过顺序的方式快速搭建神经网络模型。简单来说，它就像一个容器，可以将多个神经网络层按顺序堆叠起来，让代码更加简洁高效。
首先，我们需要导入必要的库：`import torch.nn as nn`。接着，利用 `nn.Sequential` 定义模型结构，比如：
```python
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 1)
)
```
在这个例子中，我们创建了一个包含线性变换和ReLU激活函数的简单模型。每一层的操作都会按照顺序执行，非常适合初学者或需要快速原型设计的场景。
此外，`nn.Sequential` 还支持动态添加层，例如通过 `.add_module()` 方法。这种方式不仅提升了灵活性，也让我们能够更好地管理复杂的网络结构。
掌握 `nn.Sequential` 的使用，不仅能提高开发效率，还能为更高级的自定义网络打下坚实基础。💪 不妨动手试试吧！
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