Začněte nyníZačněte zdarma

Model se dvěma vstupy

Data jsou připravená, takže je čas sestavit architekturu modelu se dvěma vstupy! Vytvoříš třídu modelu s následujícími metodami:

  • .__init__(), ve které definuješ podsítě seskupením vrstev – tady nastavíš dvě vrstvy pro zpracování dvou vstupů a klasifikátor, který vrátí skóre klasifikace pro každou třídu.

  • forward(), ve které oba vstupy propustíš příslušnými podsítěmi, výstupy zřetězíš a předáš je klasifikátoru.

torch.nn je už naimportovaný jako nn. Jdeme na to!

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define sub-networks as sequential models
        ____ = ____(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.ELU(),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(16*32*32, 128)
        )
        ____ = ____(
            nn.Linear(30, 8),
            nn.ELU(), 
        )
        ____ = ____(
            nn.Linear(128 + 8, 964), 
        )
Upravit a spustit kód