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双输入模型

数据已就绪，现在来构建双输入模型的架构！为此，您将创建一个模型类，包含以下方法：

  • .__init__()：在这里通过分组层来定义子网络；您需要定义两个用于处理两个输入的层，以及一个对每个类别返回分类分数的分类器。

  • forward()：在这里将两个输入分别传入对应的预定义子网络，拼接它们的输出，再传给分类器。

torch.nn 已作为 nn 为您导入。开始吧！

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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):
        super().__init__()
        # Define sub-networks as sequential models
        ____ = ____(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.ELU(),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(16*32*32, 128)
        )
        ____ = ____(
            nn.Linear(30, 8),
            nn.ELU(), 
        )
        ____ = ____(
            nn.Linear(128 + 8, 964), 
        )
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