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Modelo de dos entradas

Con los datos listos, es hora de construir la arquitectura del modelo de dos entradas. Para ello, crearás una clase modelo con los siguientes métodos:

  • .__init__(), en el que definirás subredes mediante la agrupación de capas. Aquí es donde defines las dos capas para procesar las dos entradas y el clasificador que devuelve una puntuación de clasificación para cada clase.

  • forward(), en el que pasarás ambas entradas por las correspondientes subredes predefinidas, concatenarás las salidas y las pasarás al clasificador.

torch.nn ya está importado para ti como nn. ¡Hagámoslo!

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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), 
        )
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