构建卷积网络
您所在的团队正在构建一套天气预报系统。系统的一部分是在各个地点安装摄像头，拍摄天空的照片。您的任务是训练一个模型，对照片中的不同云层类型进行分类，以帮助识别即将到来的天气锋面。
您决定构建一个卷积图像分类器。该模型包含两个部分：
- 特征提取器：从输入图像中学习得到一个特征向量；
- 分类器：根据学到的特征预测图像的类别。
torch 和 torch.nn as nn 已经为您导入好了，开始动手吧！
本练习是课程的一部分
PyTorch 深度学习进阶
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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),
____,
____,
____,
____,
)