VGG

class paddle.vision.models. VGG ( features, num_classes=1000 ) [源代码]

VGG模型,来自论文 "Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition"

参数

  • features (Layer) - vgg模型的特征层。由函数make_layers产生。

  • 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:1000。

  • with_pool (bool,可选): - 是否在最后三个全连接层前使用池化. 默认值: True.

返回

vgg模型,Layer的实例。

代码示例

import paddle
from paddle.vision.models import VGG
from paddle.vision.models.vgg import make_layers

vgg11_cfg = [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M']

features = make_layers(vgg11_cfg)

vgg11 = VGG(features)

x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
out = vgg11(x)

print(out.shape)