Необходимо, используя Pytorch, написать несколько моделей нейросетей

Данные содержат информацию об объектах недвижимости. Все необходимые файлы могу сбросить в личные сообщения.

1. Необходимо на своих данных (у меня около 2000 размеченных фото) дообучить AlexNet. Это необходимо, чтобы доразметить мои данные. У меня всего 6 классов фото для различного типа комнат. Я уже загрузила предобученную модель, заморозила в ней все слои, кроме последнего. Создала свой датасет, но в нем ошибка с размерностью.

2. Нужно написать следующие 2 модели:
- предсказывающая стоимость жилья price на основании передаваемых картинок на вход
- объединить мою уже написанную модель с линейной регрессией (есть в коде перед заголовком Transfer Learning) и модель, делающую предсказания на основе картинок.

Точность не в приоритете.

3. Для каждой из различных архитектур (AlexNet, VGG, ResNet) построить графики зависимости точности от объема выборки. Вывести статистику по времени обучения для разного объема выборки.

Срок - 01.07. Оплата договорная.