Bloque clasificador

Tu siguiente tarea es crear un bloque clasificador que sustituya al clasificador VGG16 original. Decides utilizar un bloque con dos capas totalmente conectadas con una activación ReLU entre ellas.

Los archivos vgg_model y input_dim que definiste en el último ejercicio están disponibles en tu espacio de trabajo, y se han importado los archivos torch y torchvision.models.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje profundo para imágenes con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Crea una variable num_classes con el número de clases, suponiendo que solo vas a detectar gatos y perros.
Crea un bloque secuencial utilizando nn.Sequential.
Crea una capa lineal con un in_features establecida en input_dim.
Añade las características de salida a la última capa del clasificador.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Create a variable with the number of classes
____
    
# Create a sequential block
classifier = ____(
	# Create a linear layer with input features
	____(____, 512),
	nn.ReLU(),
	# Add the output dimension to the classifier
	nn.Linear(512, ____),
)

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