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, kursun bir parçasıdır

PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

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

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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