Как преобразовать код nn.Sequential в nn.Linear ⇐ Python

[Anonymous]

Я новичок в глубоком обучении и столкнулся с этим во время обучения.
Есть ли способ преобразовать функции nn.Sequential() здесь в nn.Linear(), из-за гибкости использования функций nn.Linear().
class FashionMNISTModelV2(nn.Module):
def __init__(self, input_shape: int, hidden_units: int, output_shape: int):
super().__init__()
self.block_1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=input_shape,
out_channels=hidden_units,
kernel_size=3,
stride=1,
padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=hidden_units,
out_channels=hidden_units,
kernel_size=3,
stride=1,
padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2,
stride=2)
)
self.block_2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(hidden_units, hidden_units, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(hidden_units, hidden_units, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Flatten(),
nn.Linear(in_features=hidden_units*7*7,
out_features=output_shape)
)

def forward(self, x: torch.Tensor):
x = self.block_1(x)
x = self.block_2(x)
x = self.classifier(x)
return x


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/782 ... -nn-linear