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：
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
)
在上述示例中，nn.Sequential按照顺序添加了四个层：一个线性层，一个ReLU激活函数，另一个线性层以及一个Sigmoid激活函数。这些层将按照添加的顺序依次被应用于输入数据，以生成最终的输出。
可以通过调用model(x)来使用这个nn.Sequential模型，其中x是输入数据。模型将依次将输入数据传递给添加的每个层，并生成最终的输出。
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