densenet201的pytorch实例代码

引用\[2\]:给出生成一个该网络实例的代码： net = densenet(in_channel=3, classes_num=10, block_layers=\[6,12,24,16\] growth_rate=32, theta=0.5)。

根据引用\[2\]中的代码，生成densenet201的PyTorch实例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import densenet201

# 创建densenet201实例
net = densenet201(pretrained=False, num_classes=1000)

# 打印网络结构
print(net)

这段代码使用了PyTorch的torchvision库中的densenet201模型，并创建了一个未经预训练的实例。你可以根据需要调整`pretrained`参数来选择是否加载预训练的权重。此外，你还可以根据自己的任务需求调整`num_classes`参数来适应不同的分类任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【图像分类】实战——使用DenseNet实现识别秃头（pytorch）](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/117955004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [使用Pytorch实现DenseNet](https://blog.csdn.net/m0_51472552/article/details/130785494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【Pytorch神经网络理论篇】 31 图片分类模型：ResNet模型+DenseNet模型+EffcientNet模型](https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123926241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]