Sestavení konvolučních sítí
Pracuješ v týmu, který vyvíjí systém pro předpověď počasí. Součástí systému jsou kamery rozmístěné na různých místech, které pořizují snímky oblohy. Tvým úkolem je sestavit model pro klasifikaci různých typů mraků na těchto snímcích – to pomůže odhalit blížící se atmosférické fronty.
Rozhodneš se postavit konvoluční klasifikátor obrázků. Model se skládá ze dvou částí:
- Extraktor příznaků, který se z vstupního obrázku naučí vektor příznaků,
- Klasifikátor, který na základě naučených příznaků předpoví třídu obrázku.
torch i torch.nn as nn jsou už naimportované, takže se můžeme pustit do práce!
Toto cvičení je součástí kurzu
Intermediate Deep Learning with PyTorch
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
class Net(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super().__init__()
# Define feature extractor
self.feature_extractor = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ELU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
____,
____,
____,
____,
)