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Exercice

Modèle à deux entrées

Avec les données prêtes, il est temps de construire l'architecture du modèle à deux entrées ! Pour ce faire, vous allez configurer une classe de modèle avec les méthodes suivantes :

  • .__init__(), où vous définirez des sous-réseaux en regroupant des couches; c'est ici que vous définissez les deux couches pour traiter les deux entrées, ainsi que le classificateur qui retourne un score de classification pour chaque classe.

  • forward(), où vous ferez passer les deux entrées dans les sous-réseaux correspondants déjà définis, concaténerez les sorties, puis les transmettrez au classificateur.

torch.nn est déjà importé pour vous sous le nom nn. Allons-y !

Instructions 1/3

undefined XP
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  • Définissez les sous-réseaux image, alphabet et classificateur comme des modèles séquentiels, et assignez-les respectivement à self.image_layer, self.alphabet_layer et self.classifier.