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

<cours>Deep Learning pour l’image avec PyTorch</cours>

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Instructions de l’exercice

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 ce code d’exemple.

# 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