Модель багатокласової класифікації

Маючи шаблон моделі для бінарної класифікації, тепер ви можете розширити його та спроєктувати модель для багатокласової класифікації. Модель має підтримувати різну кількість класів через параметр, щоб ви могли підлаштовувати її під конкретне завдання багатокласової класифікації в майбутньому.

Пакети torch і torch.nn як nn уже імпортовано. Розміри всіх зображень — 64x64 пікселів.

Ця вправа є частиною курсу

Глибоке навчання для зображень із PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Оголосіть метод __init__, додавши параметри self і num_classes.
Створіть повнозвʼязний шар із розміром входу 16*32*32 і кількістю виходів num_classes.
Створіть активаційну функцію softmax з dim=1.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

class MultiClassImageClassifier(nn.Module):
  
    # Define the init method
    def ____(____, ____):
        super(MultiClassImageClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()

        # Create a fully connected layer
        self.fc = ____(____, ____)
        
        # Create an activation function
        self.softmax = ____(____)

Редагувати та запускати код