Blocul de clasificare

Următoarea ta sarcină este să creezi un bloc de clasificare care va înlocui clasificatorul original al modelului VGG16. Vei folosi un bloc cu două straturi complet conectate și o funcție de activare ReLU între ele.

vgg_model și input_dim, definite în exercițiul anterior, sunt disponibile în spațiul tău de lucru, iar torch și torchvision.models au fost deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning pentru imagini cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează o variabilă num_classes cu numărul de clase, presupunând că lucrezi doar cu detectarea pisicilor și câinilor.
Creează un bloc secvențial folosind nn.Sequential.
Creează un strat liniar cu in_features setat la input_dim.
Adaugă caracteristicile de ieșire la ultimul strat al clasificatorului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a variable with the number of classes
____
    
# Create a sequential block
classifier = ____(
	# Create a linear layer with input features
	____(____, 512),
	nn.ReLU(),
	# Add the output dimension to the classifier
	nn.Linear(512, ____),
)

Editează și rulează codul