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Modello con due input

Con i dati pronti, è il momento di costruire l'architettura del modello a due input! Per farlo, imposterai una classe di modello con i seguenti metodi:

  • .__init__(), in cui definirai le sotto-reti raggruppando i livelli; qui imposti i due livelli per elaborare i due input e il classificatore che restituisce un punteggio di classificazione per ogni classe.

  • forward(), in cui farai passare entrambi gli input attraverso le sotto-reti corrispondenti predefinite, concatenerai le uscite e le passerai al classificatore.

torch.nn è già importato come nn. Andiamo!

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Deep Learning intermedio con PyTorch

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esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

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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