Ardışık bir blok oluşturma

İkili sınıflandırma için CNN model şablonunu, evrişim katmanlarından oluşan bir blok yaratarak yeniden tasarlamaya karar verdin. Bu, birden fazla katmanı art arda yerleştirmeni kolaylaştıracak. Bu geliştirilmiş modelle, farklı CNN mimarilerini kolayca tasarlayabileceksin.

torch ve torch.nn (nn olarak) içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz

PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

__init__() metodunda bir evrişim katmanı bloğu tanımla ve self.conv_block değişkenine ata.
forward() geçişinde, girdileri tanımladığın evrişim bloğundan geçir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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

Kodu Düzenle ve Çalıştır