densenet169伪代码

DenseNet（密集连接网络）是一种深度卷积神经网络架构，它通过增加特征图间的直接连接来提高信息流动和模型性能。DenseNet-169是一个变体，其中包含169层（包括了主体网络和分类层）。这里提供一个简化版的DenseNet-169的Python伪代码（基于Keras库）：

import keras.layers as layers
from keras.models import Model

def dense_block(x, growth_rate, blocks):
    for i in range(blocks):
        # 添加一个内核大小为3x3的卷积层
        conv = layers.Conv2D(growth_rate, (3, 3), padding='same')(x)
        # 使用BN层（Batch Normalization）加速训练
        bn = layers.BatchNormalization()(conv)
        # 激活函数通常为ReLU
        relu = layers.ReLU()(bn)
        # 连接上一层的输出到当前层的输出
        x = layers.concatenate([x, relu])
    return x

def transition_layer(x, compression_rate):
    # 减小通道数以控制模型复杂度
    x = layers.Conv2D(int(x.shape[-1] * compression_rate), (1, 1))(x)
    x = layers.AveragePooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.ReLU()(x)
    return x

# 创建基础的输入层
input_shape = (224, 224, 3)  # 根据实际应用调整
inputs = layers.Input(shape=input_shape)

# 第一阶段：主体网络
x = layers.Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), padding='same', activation='relu')(inputs)
x = layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x)
x = dense_block(x, growth_rate=32, blocks=4)
x = transition_layer(x, compression_rate=0.5)

# 第二阶段：重复密集块和过渡层...
# (省略具体的块结构，因为实际网络可能会有多个密集块和一些额外的压缩步骤)

# 最后添加全局平均池化和全连接层
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 定义并返回模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

请注意，这只是一个简化的版本，实际DenseNet-169会更复杂，包括更多的密集块、不同的增长速率设置以及优化后的网络结构。你可以查阅官方文档或者相关论文获取完整实现。