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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：
- args (list, OrderedDict)：仅包含Cell子类的列表或有序字典。
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- 输入：
- x（Tensor） - Tensor，其shape取决于序列中的第一个Cell。
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- 输出：
- 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：**
-
- - **TypeError** - `args` 的类型不是列表或有序字典。
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- 支持平台：
- ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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- 示例：
- >>> 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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- append(cell)
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- 在容器末尾添加一个cell。
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- 参数:
- cell(Cell)-要添加的cell
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- 示例：
- >>> 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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