如何编写一个pytorch顺序模型？

fantomas

如果你有一个很多层的模型，你可以先创建一个列表然后使用*运算符将列表展开为位置参数，如下所示：

1. layers = []
   
2. layers.append(nn.Linear(3, 4))
   
3. layers.append(nn.Sigmoid())
   
4. layers.append(nn.Linear(4, 1))
   
5. layers.append(nn.Sigmoid())
   
6. 
   
7. net = nn.Sequential(*layers)

复制代码

1. net = nn.Sequential(
   
2.       nn.Linear(3, 4),
   
3.       nn.Sigmoid(),
   
4.       nn.Linear(4, 1),
   
5.       nn.Sigmoid()
   
6.       ).to(device)
   
7. 
   
8. 
   
9. print(net)
   
10. 
    
11. Sequential(
    
12.   (0): Linear(in_features=3, out_features=4, bias=True)
    
13.   (1): Sigmoid()
    
14.   (2): Linear(in_features=4, out_features=1, bias=True)
    
15.   (3): Sigmoid()
    
16.   )

复制代码

代码的结构类似keras，直接添加。

shaoheshaohe

代码还是
比较友好的

shaoheshaohe

封装的比较严重，
灵活性，好不好呢

shaoheshaohe

顺序模型，
主要在哪里用？