ПочатиПочніть безкоштовно

Побудова згорткових мереж

Ви працюєте в команді, що створює систему прогнозування погоди. У межах системи камери буде встановлено в різних місцях, щоб фотографувати небо. Ваше завдання — побудувати модель для класифікації різних типів хмар на цих знімках, щоб допомогти виявляти наближення атмосферних фронтів.

Ви вирішуєте створити згортковий класифікатор зображень. Модель складатиметься з двох частин:

  • Екстрактора ознак, який навчається вектору ознак з вхідного зображення,
  • Класифікатора, який передбачає клас зображення на основі здобутих ознак.

torch і torch.nn as nn уже імпортовано, тож почнімо!

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Deep Learning з PyTorch

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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),
            ____,
            ____,
            ____,
            ____,
        )
Редагувати та запускати код