Pytorch学习（十六）：某一层输出
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在深度学习模型的调试与结构分析过程中，理解 PyTorch 中模块的层级结构至关重要。当网络架构由 nn.Sequential 封装时，最直观的探查方式是直接打印网络对象。执行 print(net) 后，控制台会输出层级化的结构树，例如：
(net1): Sequential(
(0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2), dilation=(2, 2))
(1): ReLU()
(2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2), dilation=(2, 2))
(3): ReLU()
(4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2), dilation=(2, 2))
(5): ReLU()
(6): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2), dilation=(2, 2))
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