基于pytorch的densenet

DenseNet是近年来非常流行的一种深度神经网络结构，其最大的特点是具有非常高的参数利用率和模型复用性。它的基本思想是将前面的特征图作为后面的特征图的输入，从而增加了网络的深度和宽度，提高了特征的表达能力。

在PyTorch中，可以通过torchvision.models中的densenet模块来实现DenseNet网络。下面是一个基于PyTorch实现的DenseNet的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.models as models

class DenseNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(DenseNet, self).__init__()
        
        self.densenet = models.densenet121(pretrained=True)
        num_ftrs = self.densenet.classifier.in_features
        self.densenet.classifier = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
        
    def forward(self, x):
        x = self.densenet(x)
        return x

在这个示例代码中，我们使用了densenet121作为基础网络结构，并在其最后添加了一个全连接层作为分类器。在forward函数中，我们直接调用densenet的forward函数来完成前向传播过程。这个模型可以用于分类任务，num_classes参数可以设置分类的类别数。

对于其他版本的DenseNet（如DenseNet169、DenseNet201等），可以通过将模型名称修改为相应的版本来实现。同时，DenseNet也可以通过修改block的类型和层数来实现不同的网络结构。