Añadir una nueva capa convolucional
El responsable de tu proyecto te ha proporcionado un nuevo modelo CNN. Echemos un vistazo a la arquitectura del modelo y añádele una nueva capa convolucional.
El modelo está disponible como CNNModel. Se han importado los paquetes torch y torch.nn como nn.
Este ejercicio forma parte del curso
Aprendizaje profundo para imágenes con PyTorch
Instrucciones del ejercicio
- Instancia un modelo desde la clase
CNNModely accede a las capas convolucionales. - Crea una nueva capa convolucional con un número de núcleos (
in_channels) igual al de la capa existente (out_channels), un número de núcleos por núcleo (out_channels) establecido en 32, y un número de núcleos por núcleo (stride) y un número de núcleos por núcleo (padding) ambos establecidos en 1, y un número de núcleos por núcleo (kernel_size) de 3; asígnala aconv2. - Añade la nueva capa al modelo y llámala «
"conv2"».
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Create a model
model = ____
print("Original model: ", model)
# Create a new convolutional layer
conv2 = ____
# Append the new layer to the model
model.____(____)
print("Extended model: ", model)