두 입력 모델

데이터 준비가 끝났다면, 이제 두 입력을 받는 모델 아키텍처를 만들어 볼 차례예요! 이를 위해 다음 메서드를 갖춘 모델 클래스를 설정하겠습니다.

.__init__()에서는 레이어를 묶어 서브네트워크를 정의해요. 여기서 두 입력을 처리할 두 개의 레이어와 각 클래스에 대한 분류 점수를 반환하는 분류기를 정의합니다.
forward()에서는 두 입력을 미리 정의한 해당 서브네트워크에 각각 통과시키고, 출력을 이어 붙인 뒤 분류기에 전달합니다.

torch.nn은 이미 nn으로 임포트되어 있어요. 시작해 볼까요?

이미지, 알파벳, 분류기 서브네트워크를 순차 모델로 정의하고 각각 self.image_layer, self.alphabet_layer, self.classifier에 할당하세요.