Crearea unui bloc secvențial

Ai decis să reproiectezi șablonul modelului tău CNN binar, creând un bloc de straturi convoluționale. Acesta te va ajuta să stivuiești mai multe straturi în mod secvențial. Cu acest model îmbunătățit, vei putea proiecta cu ușurință diverse arhitecturi CNN.

torch și torch.nn au fost importate ca nn.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning pentru imagini cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

În metoda __init__(), definește un bloc de straturi convoluționale și atribuie-l la self.conv_block.
În pasul forward(), transmite intrările prin blocul convoluțional definit.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

class BinaryImageClassification(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(BinaryImageClassification, self).__init__()
    # Create a convolutional block
    self.conv_block = ____(
      nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
      nn.ReLU(),
      nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
      nn.ReLU(),
    )
    
  def forward(self, x):
    # Pass inputs through the convolutional block
    x = ____
    return x

Editează și rulează codul