İki girdili model
Veriler hazır olduğuna göre, artık iki girdili model mimarisini kurma zamanı! Bunu yapmak için aşağıdaki yöntemlere sahip bir model sınıfı oluşturacaksın:
.__init__(): Katmanları gruplayarak alt ağları tanımlayacağın yer; burada iki girdiyi işlemek için iki katmanı ve her sınıf için bir sınıflandırma skoru döndüren sınıflandırıcıyı tanımlarsın.forward(): Her iki girdiyi de ilgili önceden tanımlanmış alt ağlardan geçirir, çıktıları birleştirir ve sınıflandırıcıya iletirsin.
torch.nn senin için nn olarak içe aktarılmış durumda. Hadi başlayalım!
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
PyTorch ile Orta Düzey Deep Learning
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Define sub-networks as sequential models
____ = ____(
nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.ELU(),
nn.Flatten(),
nn.Linear(16*32*32, 128)
)
____ = ____(
nn.Linear(30, 8),
nn.ELU(),
)
____ = ____(
nn.Linear(128 + 8, 964),
)