方框回歸器區塊
最後一個任務是建立一個回歸器區塊，用來預測邊界框座標。你決定使用 2 個全連接層，中間加入 ReLU 啟動函式，做法與你先前定義的分類器類似。
你的 vgg_model 與 input_dim 仍可使用，且已匯入 torch 和 torchvision.models。
本練習屬於課程
使用 PyTorch 進行影像深度學習
練習說明
- 建立變數
num_coordinates，其值為要預測的邊界框座標數量。 - 為第一個線性層定義合適的輸入維度，並將輸出維度設為
32。 - 在回歸器的最後一層定義合適的輸出維度。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Define the number of coordinates
____
bb = nn.Sequential(
# Add input and output dimensions
nn.Linear(____, ____),
nn.ReLU(),
# Add the output for the last regression layer
nn.Linear(32, ____),
)