新しい畳み込み層を追加する
プロジェクトリードから新しい CNN モデルが渡されました。まずはモデルのアーキテクチャを確認し、新しい畳み込み層を追加してみましょう。
モデルは CNNModel として利用可能です。torch と、torch.nn は nn としてすでにインポートされています。
この演習はコースの一部です
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
演習の手順
CNNModelクラスからモデルをインスタンス化し、畳み込み層にアクセスしてください。- 既存層の
out_channelsを新しい層のin_channelsに設定し、out_channelsを 32、strideとpaddingをともに 1、kernel_sizeを 3 にした新しい畳み込み層を作成し、conv2に代入してください。 - 新しい層をモデルに追加し、名前は
"conv2"としてください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)