ResNet_cn.rst

ResNet

ResNet 模型，来自论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 。

参数

• Block (BasicBlock|BottleneckBlock) - 模型的残差模块。
• depth (int，可选) - ResNet 模型的深度。默认值为 50。
• width (int，可选) - 各个卷积块的每个卷积组基础宽度。默认值为 64。
• num_classes (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
• with_pool (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
• groups (int，可选) - 各个卷积块的分组数。默认值为 1。

返回

cn_api_fluid_dygraph_Layer，ResNet 模型实例。

代码示例

COPY-FROM: paddle.vision.models.ResNet