densenet264¶

paddle.vision.models. densenet264 ( pretrained=False, **kwargs ) [源代码] ¶

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

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。

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

返回¶

Layer，264 层的 DenseNet 模型实例。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> from paddle.vision.models import densenet264

>>> # Build model
>>> model = densenet264()

>>> # Build model and load imagenet pretrained weight
>>> # model = densenet264(pretrained=True)

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

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

         