Înlănțuirea Straturilor cu nn.Sequential în PyTorch în PyTorch & Deep Learning Practic

Containerul nn.Sequential stochează modulele într-o listă ordonată și transmite automat ieșirea fiecărui strat ca intrare directă pentru stratul următor. Este ideal pentru arhitecturi simple feed-forward fără ramificații paralele sau conexiuni reziduale de tip skip.

import torch
import torch.nn as nn

# Rețea perceptron multistrat (MLP) definită concis
classifier = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.BatchNorm1d(256),
    nn.ReLU(),
    nn.Dropout(0.3),
    nn.Linear(256, 10)
)

x = torch.randn(32, 784)
logits = classifier(x)
print("Logits shape:", logits.shape)  # torch.Size([32, 10])

Pentru module complexe care necesită ramificări condiționate sau concatenări intermediare, se recomandă extinderea clasei de bază nn.Module cu o metodă forward() personalizată.