nn.Sequential是PyTorch中的一个容器，用于按顺序组织和执行一系列的模块操作。它允许用户按照特定的顺序将多个层或模块组合在一起，以构建神经网络模型。
通过nn.Sequential，可以方便地定义和管理神经网络的层，同时能够简化模型的构建和调试过程。在nn.Sequential中，每个层或模块按照顺序连接在一起，前一个层的输出会作为下一个层的输入。这种顺序连接的方式使得模型的结构清晰易懂。
使用nn.Sequential，可以将神经网络模型的构建过程简化为一个序列化的操作，将层按照顺序加入到Sequential容器中即可。在模型的前向传播中，只需调用Sequential容器即可自动按顺序执行每一层的计算，无需手动编写前向传播函数。
总而言之，nn.Sequential的作用是简化神经网络模型的构建和训练过程，提供了一种方便的方式将多个层或模块连接在一起。
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在PyTorch中，nn.Sequential是一个用于构建神经网络模型的容器。它可以按照顺序将多个层组合在一起，以构建深度神经网络。
nn.Sequential的用法如下所示：<...
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__len__方法...
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import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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