快捷方式

densenet121

torchvision.models.densenet121(*, weights: Optional[DenseNet121_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) DenseNet[源代码]

来自 密集连接卷积网络 的 DenseNet-121 模型。

参数:
  • weights (DenseNet121_Weights,可选) – 要使用的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值,请参见下面的 DenseNet121_Weights。默认情况下,不使用预训练权重。

  • progress (布尔值可选) – 如果为 True,则将下载进度条显示到 stderr。默认为 True。

  • **kwargs – 传递给 torchvision.models.densenet.DenseNet 基类的参数。有关此类的更多详细信息,请参阅 源代码

torchvision.models.DenseNet121_Weights(value)[源代码]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。DenseNet121_Weights.DEFAULT 等效于 DenseNet121_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

DenseNet121_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重是从 LuaTorch 移植的。也可作为 DenseNet121_Weights.DEFAULT 使用。

acc@1(在 ImageNet-1K 上)

74.434

acc@5(在 ImageNet-1K 上)

91.972

最小尺寸

高度=29,宽度=29

类别

tench、goldfish、great white shark、…(省略 997 个)

食谱

链接

参数数量

7978856

GFLOPS

2.83

文件大小

30.8 MB

推理转换可在 DenseNet121_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中获得,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理的 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。图像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 调整大小到 resize_size=[256],然后进行 crop_size=[224] 的中心裁剪。最后,将值首先重新缩放到 [0.0, 1.0],然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406]std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行归一化。

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