DenseNet¶
- class paddle.vision.models. DenseNet ( layers=121, bn_size=4, dropout=0., num_classes=1000 ) [源代码] ¶
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DenseNet模型,来自论文 "Densely Connected Convolutional Networks" 。
参数¶
layers (int,可选) - densenet的层数。默认值:121。
bn_size (int,可选) - 中间层growth rate的拓展倍数。默认值:4。
dropout (float,可选) - dropout rate。默认值:0.。
num_classes (int,可选) - 类别数目,即最后一个全连接层输出的维度。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¶
DenseNet模型,Layer的实例。
代码示例¶
import paddle
from paddle.vision.models import DenseNet
# build model
densenet = DenseNet()
x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
out = densenet(x)
print(out.shape)