DenseNet¶

class paddle.vision.models. DenseNet ( layers=121, bn_size=4, dropout=0., num_classes=1000, with_pool=True ) [源代码] ¶

DenseNet 模型，来自论文 "Densely Connected Convolutional Networks" 。

参数¶

layers (int，可选) - DenseNet 的层数。默认值为 121。

bn_size (int，可选) - 中间层 growth rate 的拓展倍数。默认值为 4。

dropout (float，可选) - dropout rate。默认值为 \(0.0\)。

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

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

返回¶

Layer，DenseNet 模型实例。

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)
# [1, 1000]

         