semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pytorch-nnModels 0.0.1
Some nn models in pytorch
Requires Python: >=3.6

# NNModels
## 基于PyTorch实现的一些经典神经网络模型

注：所有模型初始化时`num_classes`属性若置空则为原论文模型，否则输出类别为所输入的`num_classes`

*//持续学习并更新中……//*

## LeNet5

## AlexNet

* 为非GPU双模型训练

## VGG

* 包含VGG11/13/16/19
* 选择类型时调用如`VGG("13")`/`VGG(type="19")`初始化
* 若需要Batch normalization，初始化时调用如`VGG("11", True)`/`VGG("16", bn=True)`初始化

## ResNet

* 包含ResNet18/34/50/101/152
* 选择类型时调用如`ResNet("34")`/`ResNet(type="101")`初始化

## GoogLeNet

* 为GoogLeNet v1
* 训练时开启辅助分类器，调用如`GoogLeNet(train=True)`初始化，测试时默认为`False`

## DenseASPP

* 为基于DenseNet的ASPP
* 包含DenseNet121/169/201/263选择类型时调用如`DenseASPP(dense_type="169")`初始化
* 包含不同ASPP，默认[3, 6, 12, 18, 24]
* 可选值有`num_classes=19, dense_type="201", ASPP_array=None, drop_out=0`
hhhh 0.0.1
Some nn models in pytorch
Requires Python: >=3.6

# NNModels
## 基于PyTorch实现的一些经典神经网络模型

注：所有模型初始化时`num_classes`属性若置空则为原论文模型，否则输出类别为所输入的`num_classes`

*//持续学习并更新中……//*

## LeNet5

## AlexNet

* 为非GPU双模型训练

## VGG

* 包含VGG11/13/16/19
* 选择类型时调用如`VGG("13")`/`VGG(type="19")`初始化
* 若需要Batch normalization，初始化时调用如`VGG("11", True)`/`VGG("16", bn=True)`初始化

## ResNet

* 包含ResNet18/34/50/101/152
* 选择类型时调用如`ResNet("34")`/`ResNet(type="101")`初始化

## GoogLeNet

* 为GoogLeNet v1
* 训练时开启辅助分类器，调用如`GoogLeNet(train=True)`初始化，测试时默认为`False`

## DenseASPP

* 为基于DenseNet的ASPP
* 包含DenseNet121/169/201/263选择类型时调用如`DenseASPP(dense_type="169")`初始化
* 包含不同ASPP，默认[3, 6, 12, 18, 24]
* 可选值有`num_classes=19, dense_type="201", ASPP_array=None, drop_out=0`
nnModels 0.0.2
Some nn models in pytorch
Requires Python: >=3.6

# NNModels
## 基于PyTorch实现的一些经典神经网络模型

注：所有模型初始化时`num_classes`属性若置空则为原论文模型，否则输出类别为所输入的`num_classes`

*//持续学习并更新中……//*

## LeNet5

## AlexNet

* 为非GPU双模型训练

## VGG

* 包含VGG11/13/16/19
* 选择类型时调用如`VGG("13")`/`VGG(type="19")`初始化
* 若需要Batch normalization，初始化时调用如`VGG("11", True)`/`VGG("16", bn=True)`初始化

## ResNet

* 包含ResNet18/34/50/101/152
* 选择类型时调用如`ResNet("34")`/`ResNet(type="101")`初始化

## GoogLeNet

* 为GoogLeNet v1
* 训练时开启辅助分类器，调用如`GoogLeNet(train=True)`初始化，测试时默认为`False`

## DenseASPP

* 为基于DenseNet的ASPP
* 包含DenseNet121/169/201/263选择类型时调用如`DenseASPP(dense_type="169")`初始化
* 包含不同ASPP，默认[3, 6, 12, 18, 24]
* 可选值有`num_classes=19, dense_type="201", ASPP_array=None, drop_out=0`
NNModels 0.0.1
Some nn models in pytorch
Requires Python: >=3.6

# NNModels
## 基于PyTorch实现的一些经典神经网络模型

注：所有模型初始化时`num_classes`属性若置空则为原论文模型，否则输出类别为所输入的`num_classes`

*//持续学习并更新中……//*

## LeNet5

## AlexNet

* 为非GPU双模型训练

## VGG

* 包含VGG11/13/16/19
* 选择类型时调用如`VGG("13")`/`VGG(type="19")`初始化
* 若需要Batch normalization，初始化时调用如`VGG("11", True)`/`VGG("16", bn=True)`初始化

## ResNet

* 包含ResNet18/34/50/101/152
* 选择类型时调用如`ResNet("34")`/`ResNet(type="101")`初始化

## GoogLeNet

* 为GoogLeNet v1
* 训练时开启辅助分类器，调用如`GoogLeNet(train=True)`初始化，测试时默认为`False`

## DenseASPP

* 为基于DenseNet的ASPP
* 包含DenseNet121/169/201/263选择类型时调用如`DenseASPP(dense_type="169")`初始化
* 包含不同ASPP，默认[3, 6, 12, 18, 24]
* 可选值有`num_classes=19, dense_type="201", ASPP_array=None, drop_out=0`