Evrişimsel ağlar oluşturma
Bir hava tahmin sistemi geliştiren bir ekiptesin. Sistemin bir parçası olarak, gökyüzünün fotoğraflarını çekmek için çeşitli konumlara kameralar yerleştirilecek. Görevin, bu fotoğraflardaki farklı bulut tiplerini sınıflandıracak bir model kurmak; bu, yaklaşan cepheleri tespit etmeye yardımcı olacak.
Bir evrişimsel görsel sınıflandırıcı kurmaya karar veriyorsun. Model iki bölümden oluşacak:
- Girdi görüntüsünden bir özellik vektörü öğrenen bir özellik çıkarıcı,
- Öğrenilen özelliklere dayanarak görüntünün sınıfını tahmin eden bir sınıflandırıcı.
Hem torch hem de torch.nn as nn senin için zaten içe aktarıldı, hadi başlayalım!
Bu egzersiz
PyTorch ile Orta Düzey Deep Learning
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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),
____,
____,
____,
____,
)