densenet代码复现pytorch需要什么环境

时间: 2023-06-08 20:04:57 浏览: 65
环境要求: 1. Python 3.6以上版本 2. PyTorch 1.2以上版本 3. torchvision 4. numpy 5. tqdm 安装方法: 1. 安装Python 3.6或以上版本 2. 安装PyTorch和torchvision,请根据您的操作系统和CUDA版本选择合适的命令 3. 安装numpy,可以使用pip命令:pip install numpy 4. 安装tqdm,可以使用pip命令:pip install tqdm
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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: ```python 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 ]

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voxelmorph代码的pytorch复现可以通过参考官方提供的代码来完成。具体来说,根据引用所提供的模型结构,首先将两个图片进行concatenate操作,然后将结果输入到Unet中。Unet会输出一个从moving到fixed图片的速度场。完整的代码可以在voxelmorph的官方GitHub仓库中找到,链接为https://github.com/voxelmorph/voxelmorph/blob/master/voxelmorph/torch/networks.py。在该链接中,可以找到voxelmorph模型的forward部分的具体实现。 对于整个网络的理解,根据引用所提供的信息,voxelmorph代码中已经使用了微分同胚和双向配准的方案。然而,目前使用变分推断的prob-voxelmorph模型的作者还没有提供相应的torch代码。 此外,根据引用所提供的信息,代码中还包含了对向量场进行积分的部分。该部分通过对向量场进行缩放和平方操作来进行积分,并使用SpatialTransformer将结果应用于图像。

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