shufflenet_v2_x2_0¶

paddle.vision.models. shufflenet_v2_x2_0 ( pretrained=False, **kwargs ) [源代码] ¶

输出通道缩放比例为 2.0 的 ShuffleNetV2 模型，来自论文 "ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design" 。

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 ShuffleNetV2。

返回¶

Layer，输出通道缩放比例为 2.0 的 ShuffleNetV2 模型实例。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> from paddle.vision.models import shufflenet_v2_x2_0

>>> # build model
>>> model = shufflenet_v2_x2_0()

>>> # build model and load imagenet pretrained weight
>>> # model = shufflenet_v2_x2_0(pretrained=True)

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

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

         