加载MobileNetV3-large预训练模型怎么修改num_class=100

在加载 MobileNetV3-large 的预训练模型后，如果需要修改模型的输出类别数为 100，可以通过以下方法进行修改：

import torch
import torchvision

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)

# 打印模型的输出特征维度
print(model.classifier[-1].out_features)  # 输出原始模型的输出特征维度

# 修改模型的输出类别数
num_classes = 100  # 新的输出类别数
model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(in_features=1280, out_features=num_classes)  # 修改输出层

# 打印修改后的模型
print(model)

在上述代码中，首先使用 `torchvision.models.mobilenet_v3_large` 方法加载 MobileNetV3-large 的预训练模型，然后打印模型的原始输出特征维度。接着，定义一个新的输出类别数 `num_classes=100`，然后通过修改模型的输出层来修改模型的输出类别数。最后，打印修改后的模型，可以看到输出类别数已经被修改为 `num_classes`。

需要注意的是，MobileNetV3-large 的输出层包括了一个全局平均池化层和一个线性层，因此需要修改模型的最后一个线性层来修改输出类别数。另外，需要保证修改后的输出层的参数与原始模型的输出层的参数具有相同的特征维度。在 MobileNetV3-large 中，原始的输出层的特征维度为 1280，因此需要将新的输出层的特征维度设置为 1280。