用pytorch写一个dense net

好的，我可以为您提供一些示例代码来帮助您使用 PyTorch 实现 DenseNet。

首先，您需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

然后，您可以创建一个 DenseNet 类来构建模型。在这个类中，您需要定义模型的结构，包括网络层和连接层。

例如，您可以使用 nn.Sequential 函数来构建 DenseNet 的每一层：

class DenseNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(DenseNet, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        # 省略其他代码

然后，您可以使用 nn.ModuleList 函数来定义 DenseNet 的 dense block 和 transition block。

例如，您可以这样定义 dense block：

        self.dense1 = nn.ModuleList([self._make_dense_block(64, 32) for _ in range(3)])

其中，self._make_dense_block 是一个私有方法，用于创建 DenseNet 的单个 dense block。您可以使用 nn.ModuleList 函数来定义多个 dense block，以此来建立 DenseNet 的模型结构。

最后，您可以使用 nn.Linear 函数来定义 DenseNet 的最后一层全连接层，用于分类。

例如：

        self.fc = nn.Linear(1024