wide_resnet101_2¶

paddle.vision.models. wide_resnet101_2 ( pretrained=False, **kwargs ) [源代码] ¶

Wide ResNet-101-2 模型，来自论文 "Wide Residual 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 ResNet。

返回¶

Layer，Wide ResNet-101-2 模型实例。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> from paddle.vision.models import wide_resnet101_2

>>> # build model
>>> model = wide_resnet101_2()

>>> # build model and load imagenet pretrained weight
>>> # model = wide_resnet101_2(pretrained=True)

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

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

         