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一、第一种方式（可以配合一些条件判断语句动态添加）

• 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。
• name：某层次的名字；module：需要添加的子模块，如卷积、激活函数等等。
• 添加子模块到当前模块中。
• 可以通过 name 属性来访问添加的子模块。
• 输出后每一层的名字：不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…)，而是按照name属性命名！！

import torch.nn as nnmodel = nn.Sequential()model.add_module("conv1", nn.Conv2d(1, 20, 5))model.add_module('relu1', nn.ReLU())model.add_module('conv2', nn.Conv2d(20, 64, 5))model.add_module('relu2', nn.ReLU())# 输出Sequential(  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))  (relu1): ReLU()  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))  (relu2): ReLU())

注意！！！nn.module也有add_module()对象

# 被添加的module可以通过 name 属性来获取。import torch.nn as nnclass Model(nn.Module):    def __init__(self):        super(Model, self).__init__()        self.add_module("conv", nn.Conv2d(10, 20, 4))        # self.conv = nn.Conv2d(10, 20, 4) 和上面这个增加module的方式等价model = Model()print(model.conv) # 通过name属性访问添加的子模块print(model)# 输出：注意子模块的命名方式Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))Model(  (conv): Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1)))

二、第二种方式

• 模板——nn.Sequential(*module)。
• 输出的每一层的名字：采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…)

import torch.nn as nnmodel = nn.Sequential(          nn.Conv2d(1,20,5),          nn.ReLU(),          nn.Conv2d(20,64,5),          nn.ReLU()        )print(model)     # 输出：注意命名方式Sequential(  (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))  (1): ReLU()  (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))  (3): ReLU())

三、第三种方式

• 模板——nn.Sequential(OrderedDict([*(name, module)]))
• 输出后每一层的名字：不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…)，而是按照name属性命名！！

import collectionsimport torch.nn as nnmodel = nn.Sequential(collections.OrderedDict([('conv1', nn.Conv2d(1, 20, 5)), ('relu1', nn.ReLU()),                                               ('conv2', nn.Conv2d(20, 64, 5)),                                               ('relu2', nn.ReLU())                                               ]))print(model)# 输出：注意子模块命名方式Sequential(  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))  (relu1): ReLU()  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))  (relu2): ReLU())

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