pytorch中densenet121

DenseNet（密集网络）是一种深度学习模型，其中每个层都连接到前一层的所有层，形成了一个密集的连接结构。DenseNet121是DenseNet系列中的一员，它特别指定了有121个层，适用于图像识别任务。它的特点是减少了冗余计算、提高了特征再利用，并有助于解决梯度消失的问题。

DenseNet121的基本组件包括密集块（Dense Block）、过渡层（Transition Layer）以及输入和输出层。每一层都通过残差连接（Residual Connections）将输入直接添加到输出，使得训练变得更加容易。该模型已经在ImageNet数据集上预训练好了，可以直接在PyTorch中加载并用于迁移学习。

在PyTorch中，你可以使用`torchvision.models`模块来加载预训练的DenseNet121模型，例如：

from torchvision import models

model = models.densenet121(pretrained=True)

这将会加载一个已经预训练好的DenseNet121模型，`pretrained=True`表示模型的权重来自于ImageNet数据集。