pytorch实现好莱坞明星识别的示例代码

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VGG(

  (features): Sequential(

    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (1): ReLU(inplace=True)

    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (3): ReLU(inplace=True)

    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (6): ReLU(inplace=True)

    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (8): ReLU(inplace=True)

    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (11): ReLU(inplace=True)

    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (13): ReLU(inplace=True)

    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (15): ReLU(inplace=True)

    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (18): ReLU(inplace=True)

    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (20): ReLU(inplace=True)

    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (22): ReLU(inplace=True)

    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (25): ReLU(inplace=True)

    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (27): ReLU(inplace=True)

    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

    (29): ReLU(inplace=True)

    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

  )

  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))

  (classifier): Sequential(

    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)

    (1): ReLU(inplace=True)

    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)

    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)

    (4): ReLU(inplace=True)

    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)

    (6): Linear(in_features=4096, out_features=17, bias=True)

  )

)

网址：pytorch实现好莱坞明星识别的示例代码 http://c.mxgxt.com/news/view/940305

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