회귀에서 다중 클래스 분류로
지금까지 본 이진 분류, 다중 클래스 분류, 회귀 모델은 몇 가지 구성만 달랐을 뿐 전반적으로 유사했어요.
먼저 회귀 모델을 구축한 다음, 이 모델을 약간 수정해 다중 클래스 분류를 수행해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
import torch
import torch.nn as nn
input_tensor = torch.Tensor([[3, 4, 6, 7, 10, 12, 2, 3, 6, 8, 9]])
# Implement a neural network with exactly four linear layers
model = nn.____(
____
)
output = model(input_tensor)
print(output)