PyTorch

How models work in PyTorch

nn.Module - fornece uma base para a criação de modelos personalizados, junto com funcionalidades que ajudam no treinamento.

Duas funções precisam ser definidas:

1. __init__ definimos as várias camadas que serão utilizadas
2. forward definem a sequencias em que as camdas serão utilizadas

Camadas no PyTorch

• nn.Conv2d the convolutional layer
• nn.BatchNorm2d normalização da saida da camada de covolução
• nn.ReLU função de ativação
• nn.MaxPool2d aplica max pooling na saída com o tamanho do kernel
• nn.Dropout aplica dropout na saida com uma dada probabilidade
• nn.Linear camada totalmente conectada
• nn.Sequential não é tecnicamente uma camada mas ajuda na combinação de diferentes operações que são parte da mesma etapa

Treinamento