pytorch怎么加载预训练的 MobileNet 模型，并设置模型的参数 num_classes=10，然后加载预训练权重？

在 PyTorch 中，可以使用 torchvision.models 模块中的 `mobilenet_v2()` 方法来加载 MobileNet v2 模型。首先，我们需要导入 torchvision 模块：

import torchvision.models as models

然后可以使用以下代码来加载预训练的 MobileNet 模型，并设置 num_classes 参数为 10：

model = models.mobilenet_v2(pretrained=True, num_classes=10)

如果要使用预训练的权重，可以使用 torch.load() 方法来加载权重，并使用 model.load_state_dict() 方法将其应用到模型中：

weights = torch.load("path/to/weights.pth")
model.load_state_dict(weights)

注意，需要确保模型结构和权重文件匹配。