nn.Sequential() 🌟

在深度学习的世界里，`nn.Sequential()` 是一个非常实用的小工具，就像是搭建积木一样简单方便。它允许我们将多个神经网络层按顺序堆叠起来，形成一个完整的模型。想象一下，你有一组精心挑选的积木（层），通过 `nn.Sequential()` 把它们整齐地排列在一起，每一块积木都完成特定的任务，比如卷积操作、池化或者激活函数。这样不仅让代码更加简洁易读，也提高了开发效率。

例如，当我们需要构建一个简单的卷积神经网络时，可以用 `nn.Sequential()` 快速定义前向传播过程：

```python

model = nn.Sequential(

nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),

nn.ReLU(),

nn.MaxPool2d(kernel_size=2),

nn.Flatten(),

nn.Linear(6488, 10)

)

```

这种方式极大地简化了模型的构建流程，使得即使是复杂的多层网络也能轻松实现。无论是初学者还是资深开发者，都能从这种模块化的结构中受益良多！💪✨