Kiến trúc mô hình hai đầu ra
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một kiến trúc mạng nơ-ron nhiều đầu ra có khả năng dự đoán ký tự và bảng chữ cái.
Hãy nhớ cấu trúc tổng quát: trong phương thức .__init__(), bạn định nghĩa các tầng sẽ được dùng ở bước truyền xuôi sau đó. Trong phương thức forward(), đầu tiên bạn đưa ảnh đầu vào qua một vài tầng để thu được embedding của ảnh, rồi đưa embedding này vào hai tầng phân loại riêng biệt, mỗi tầng cho một đầu ra.
torch.nn đã được nhập với bí danh quen thuộc, cùng bắt tay xây dựng mô hình nhé!
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning nâng cao với PyTorch
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.image_layer = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.ELU(),
nn.Flatten(),
nn.Linear(16*32*32, 128)
)
# Define the two classifier layers
____ = ____
____ = ____