pytorch构建vgg16

    def __init__(self， num_classes):
        super(siamese_vgg16, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512*7*7, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )