vgg16¶

paddle.vision.models. vgg16 ( pretrained=False, batch_norm=False, **kwargs ) [源代码] ¶

16 层的 VGG 模型，来自论文 "Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition" 。

参数¶

pretrained (bool，可选) - 是否加载预训练权重。如果为 True，则返回在 ImageNet 上预训练的模型。默认值为 False。

batch_norm (bool，可选) - 是否在每个卷积层后添加批归一化层。默认值为 False。

**kwargs (可选) - 附加的关键字参数，具体可选参数请参见 VGG。

返回¶

Layer，16 层的 VGG 模型实例。

代码示例¶

          import paddle
from paddle.vision.models import vgg16

# build model
model = vgg16()

# build vgg16 model with batch_norm
model = vgg16(batch_norm=True)

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

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

         