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]