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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！

この演習はコースの一部です

PyTorchによる中級ディープラーニング

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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。

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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