Ajouter une nouvelle couche de convolution

Votre chef de projet vous a fourni un nouveau modèle de CNN. Examinons l’architecture du modèle et ajoutons-lui une nouvelle couche de convolution.

Le modèle est disponible sous le nom CNNModel. Les packages torch et torch.nn sous nn ont été importés.

Cet exercice fait partie du cours

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

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Instructions

Instanciez un modèle à partir de la classe CNNModel et accédez aux couches de convolution.
Créez une nouvelle couche de convolution avec in_channels égal à out_channels de la couche existante, out_channels défini à 32, stride et padding tous deux à 1, et un kernel_size de 3 ; assignez-la à conv2.
Ajoutez la nouvelle couche au modèle en l’appelant "conv2".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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)

Modifier et exécuter le code