GoogLeNet¶

paddle.vision.models. googlenet ( num_classes=1000, with_pool=True ) [源代码] ¶

GoogLeNet（Inception v1）模型，来自论文 "Going Deeper with Convolutions" 。

参数¶

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，GoogLeNet（Inception v1）模型实例。

代码示例¶

          import paddle
from paddle.vision.models import GoogLeNet

# build model
model = GoogLeNet()

x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
out, out1, out2 = model(x)

print(out.shape, out1.shape, out2.shape)
# [1, 1000] [1, 1000] [1, 1000]

         