2入力モデル

データの準備ができたら、いよいよ2入力のモデルアーキテクチャを構築します！そのために、次のメソッドを持つモデルクラスを用意します。

.__init__()：レイヤーをまとめてサブネットワークを定義します。ここで2つの入力を処理するための2つのレイヤーと、各クラスに対する分類スコアを返す分類器を定義します。
forward()：それぞれの入力を対応する事前定義のサブネットワークに通し、出力を連結してから分類器に渡します。

torch.nn はすでに nn としてインポートされています。さっそく始めましょう！

画像、アルファベット、分類器の各サブネットワークを逐次モデルとして定義し、それぞれ self.image_layer、self.alphabet_layer、self.classifier に代入します。