Adicionando uma nova camada convolucional

Sua liderança de projeto forneceu um novo modelo de CNN para você. Vamos analisar a arquitetura do modelo e anexar a ele uma nova camada convolucional.

O modelo está disponível como CNNModel. Os pacotes torch e torch.nn como nn já foram importados.

Este exercício faz parte do curso

Deep Learning para Imagens com PyTorch

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Instruções do exercício

Instancie um modelo a partir da classe CNNModel e acesse as camadas convolucionais.
Crie uma nova camada convolucional com in_channels igual ao out_channels da camada existente, out_channels definido como 32, stride e padding ambos iguais a 1 e kernel_size de 3; atribua-a a conv2.
Anexe a nova camada ao modelo, chamando-a de "conv2".

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)

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