在PyTorch的世界里，`nn.Sequential`是一个非常实用且简洁的工具，尤其适合构建顺序结构的神经网络模型。它就像一个有序的“流水线”，可以将多个层按顺序堆叠起来，让代码更加整洁易读。比如当你需要搭建一个简单的全连接网络时，使用`nn.Sequential`能让你省去繁琐的定义步骤。

想象一下，你正在搭建一个三层感知机模型（MLP），每一层都负责不同的计算任务：第一层负责特征提取，第二层进行非线性变换，最后一层输出预测结果。通过`nn.Sequential`，你可以这样实现：

```python

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(

nn.Linear(10, 20), 输入维度为10，输出维度为20

nn.ReLU(), 激活函数ReLU

nn.Linear(20, 1) 输入维度为20，输出维度为1

)

```

这种方式不仅减少了冗长的类定义，还提高了开发效率。不过需要注意的是，`nn.Sequential`更适合用于结构较为固定的网络，如果模型中包含复杂的分支或条件逻辑，则可能需要更灵活的方式来构建模型了。总的来说，`nn.Sequential`是初学者的好伙伴，也是高效开发者的重要工具之一！✨