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- mindspore.nn.SequentialCell
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- .. py:class:: mindspore.nn.SequentialCell(*args)
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- 构造Cell顺序容器。
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- Cell列表将按照它们在构造函数中传递的顺序添加到其中。
- 或者,也可以传入Cell的有序字典。
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- **参数:**
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- **args** (list, OrderedDict) - 仅包含Cell子类的列表或有序字典。
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- **输入:**
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- **x** (Tensor) - Tensor,其shape取决于序列中的第一个Cell。
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- **输出:**
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- Tensor,输出Tensor,其shape取决于输入 `x` 和定义的Cell序列。
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- **异常:**
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- **TypeError** - `args` 的类型不是列表或有序字典。
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- **支持平台:**
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- ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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- **样例:**
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- >>> conv = nn.Conv2d(3, 2, 3, pad_mode='valid', weight_init="ones")
- >>> relu = nn.ReLU()
- >>> seq = nn.SequentialCell([conv, relu])
- >>> x = Tensor(np.ones([1, 3, 4, 4]), dtype=mindspore.float32)
- >>> output = seq(x)
- >>> print(output)
- [[[[27. 27.]
- [27. 27.]]
- [[27. 27.]
- [27. 27.]]]]
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- .. py:method:: append(cell)
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- 在容器末尾添加一个cell。
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- **参数:**
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- **cell** (Cell) - 要添加的cell。
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- **样例:**
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- >>> conv = nn.Conv2d(3, 2, 3, pad_mode='valid', weight_init="ones")
- >>> bn = nn.BatchNorm2d(2)
- >>> relu = nn.ReLU()
- >>> seq = nn.SequentialCell([conv, bn])
- >>> seq.append(relu)
- >>> x = Tensor(np.ones([1, 3, 4, 4]), dtype=mindspore.float32)
- >>> output = seq(x)
- >>> print(output)
- [[[[26.999863 26.999863]
- [26.999863 26.999863]]
- [[26.999863 26.999863]
- [26.999863 26.999863]]]]
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