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1、什么是块？
在线性模型中，我们关注过单个神经元（单个神经网络的输入和输出）； 在多层感知机中，我们关注过整层的神经元（前一层的输出作为后一层的输入）； 如果将“多层感知机”视为一整体，称为“块”，可以将前一个块的输出作为后一个块的输入。
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1、什么是块？
在线性模型中，我们关注过单个神经元（单个神经网络的输入和输出）； 在多层感知机中，我们关注过整层的神经元（前一层的输出作为后一层的输入）； 如果将“多层感知机”视为一整体，称为“块”，可以将前一个块的输出作为后一个块的输入。
块（block）可以描述单个层或多个层组成的组件甚至整个模型本身。
2、nn.Sequential
PyTorch中可以通过nn.Sequential来定义一个块，它将层按照顺序串联起来。 例如，之前定义过的多层感知机：
net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))nn.Linear、nn.ReLU都是层，它们被nn.Sequential串起来组成块 nn.Linear、nn.ReLU、nn.Sequential都继承自nn.Module，这样就可以通过递归来组成更复杂的块。
3、自定义块
通过自定义块来了解“块”，“块”需要有以下功能
块中必须有“前向传播函数”。块的输入数据是前向传播函数的输入参数。通过前向传播函数来生成输出。
