PyTorchのnn.Sequentialを利用する方法は何ですか？

PyTorchのnn.Sequentialは、ニューラルネットワークモデルを構築するためのコンテナです。複数の層を順番に組み合わせて、ディープラーニングモデルを構築することができます。

nn.Sequentialの使い方は以下のようです：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),  # 添加输入层
    nn.ReLU(),                           # 添加激活函数
    nn.Linear(hidden_size, output_size),  # 添加输出层
    nn.Sigmoid()                         # 添加激活函数
)

上記の例では、nn.Sequentialは、順番に4つの層を追加しました：線形層、ReLU活性化関数、別の線形層、そしてSigmoid活性化関数です。これらの層は、追加された順序で入力データに順番に適用され、最終的な出力が生成されます。

このnn.Sequentialモデルを使用するには、model(x)を呼び出すことができます。ここで、xは入力データです。モデルは、入力データを追加された各層に順次渡し、最終的な出力を生成します。