pytorch-两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个

要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用nn.Sequential的add_module方法或者直接使用*操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例：

方法一：使用add_module方法

import torch.nn as nn

# 假设你有两个Sequential模型seq1和seq2
seq1 = nn.Sequential(
  nn.Conv2d(1,20,5),
  nn.ReLU()
)

seq2 = nn.Sequential(
  nn.Conv2d(20,64,5),
  nn.ReLU()
)

# 创建一个新的Sequential模型
seq = nn.Sequential()

# 将seq1和seq2的所有模块添加到新的Sequential模型中
for i, module in enumerate(seq1.children()):
    seq.add_module("seq1_" + str(i), module)

for i, module in enumerate(seq2.children()):
    seq.add_module("seq2_" + str(i), module)

方法二：使用*操作符

import torch.nn as nn

# 假设你有两个Sequential模型seq1和seq2
seq1 = nn.Sequential(
  nn.Conv2d(1,20,5),
  nn.ReLU()
)

seq2 = nn.Sequential(
  nn.Conv2d(20,64,5),
  nn.ReLU()
)

# 使用*操作符将两个Sequential模型合并
seq = nn.Sequential(*(list(seq1.children()) + list(seq2.children())))

以上两种方法都可以将两个Sequential模型合并成一个。注意，这两种方法都假设seq1和seq2的输出和输入维度是匹配的，否则你可能需要添加额外的层来确保维度匹配。