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ResNet¶

class paddle.vision.models. ResNet ( Block, depth=50, num_classes=1000, with_pool=True ) [源代码] ¶: ResNet模型，来自论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 。

参数¶

Block (BasicBlock|BottleneckBlock) - 模型的残差模块。

depth (int，可选) - resnet模型的深度。默认值：50

num_classes (int, 可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。

with_pool (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。

返回¶

ResNet模型，Layer的实例。

代码示例¶

          import paddle
from paddle.vision.models import ResNet
from paddle.vision.models.resnet import BottleneckBlock, BasicBlock

resnet50 = ResNet(BottleneckBlock, 50)

resnet18 = ResNet(BasicBlock, 18)

x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
out = resnet18(x)

print(out.shape)