pytorch里有densenet

在PyTorch中，确实有DenseNet模型的实现。你可以使用PyTorch的torchvision库来加载和使用DenseNet模型。以下是一个示例代码，展示了如何在PyTorch中使用DenseNet模型：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的DenseNet模型
model = models.densenet121(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 前向传播
output = model(input_data)

# 打印输出的形状
print(output.shape)

在这个示例中，我们使用`models.densenet121(pretrained=True)`来加载预训练的DenseNet-121模型。然后，我们将模型设置为评估模式，并传入输入数据进行前向传播。最后，我们打印输出的形状。

请注意，PyTorch中还提供了其他版本的DenseNet模型，如DenseNet-169、DenseNet-201和DenseNet-264。你可以根据需要选择适合的模型。

\[1\]: https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/densenet.py
\[2\]: https://arxiv.org/abs/1608.06993
\[3\]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/41423739
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习基础】PyTorch实现DenseNet亲身实践](https://blog.csdn.net/EasonCcc/article/details/108602022)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]