Bygga faltningsnätverk
Du är med i ett team som bygger ett system för väderprognoser. Som en del av systemet installeras kameror på olika platser för att fotografera himlen. Din uppgift är att bygga en modell som klassificerar olika molntyper i dessa bilder – vilket hjälper till att upptäcka inkommande väderfronter.
Du bestämmer dig för att bygga en faltningsbaserad bildklassificerare. Modellen består av två delar:
- En särdragsextraktor som lär sig en vektor av särdrag från indatabilden,
- En klassificerare som förutsäger bildens klass baserat på de inlärda särdragen.
Både torch och torch.nn as nn har redan importerats åt dig, så nu kör vi!
Den här övningen är en del av kursen
Fördjupad djupinlärning med PyTorch
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
class Net(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super().__init__()
# Define feature extractor
self.feature_extractor = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ELU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
____,
____,
____,
____,
)