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)