torch dense

引用\[1\]中的代码是一个使用PyTorch构建的模型类，包含了卷积层、激活函数、池化层和全连接层。其中，卷积层使用了`torch.nn.Conv2d`，池化层使用了`torch.nn.MaxPool2d`，随机丢弃使用了`torch.nn.Dropout`。在前向传播函数`forward`中，先进行卷积处理，然后进行扁平化处理，最后通过全连接层进行分类。\[1\]

引用\[3\]中的代码是一个使用PyTorch构建的DenseNet模型的一部分。其中，`conv_block`函数定义了一个卷积块，`DenseBlock`类定义了一个密集块。密集块由多个卷积块组成，每个卷积块的输入通道数是前一个卷积块的输出通道数加上当前卷积块的输出通道数。在前向传播函数`forward`中，每个卷积块的输出与前面所有卷积块的输出进行拼接，最后返回拼接后的结果。\[3\]

综上所述，`torch.nn.Dense`是一个使用了批量归一化、激活和卷积结构的改良版的DenseNet模型。它通过密集块的方式构建了一个深层网络，具有较强的特征提取能力和表达能力。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch神经网络模型的搭建](https://blog.csdn.net/weixin_45885232/article/details/103965172)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch学习 (二十七)：稠密连接网络 (DenseNet)](https://blog.csdn.net/weixin_44575152/article/details/112630085)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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