ÎncepețiÎncepe gratuit

Arhitectura unui model cu două ieșiri

În acest exercițiu, vei construi o arhitectură de rețea neuronală cu mai multe ieșiri, capabilă să prezică atât caracterul, cât și alfabetul.

Amintește-ți structura generală: în metoda .__init__() definești straturile care vor fi folosite ulterior în pasul înainte. În metoda forward(), vei trece mai întâi imaginea de intrare prin câteva straturi pentru a obține reprezentarea sa vectorială (embedding), care este apoi transmisă către două straturi de clasificare separate, câte unul pentru fiecare ieșire.

torch.nn este deja importat cu aliasul său obișnuit, deci hai să construim un model!

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning intermediar cu PyTorch

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.image_layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.ELU(),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(16*32*32, 128)
        )
        # Define the two classifier layers
        ____ = ____
        ____ = ____
Editează și rulează codul