torchvision.models.mobilenet_v2

MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络模型，由Google开发并首次于2018年在论文《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》中提出。它是MobileNet系列的改进版本，旨在通过更高效的架构设计减少计算负担，同时保持或提高性能。MobilenetV2的特点包括：

1. ** inverted residual blocks** (倒置残差块)：它采用了深度可分离卷积（depthwise separable convolutions），即先对每个输入通道应用一个点卷积（convolution），再做逐通道的汇聚操作，这减少了模型中的参数和计算。

2. **线性瓶颈结构**：相比MobileNet V1，使用了更窄的扩张路径，然后通过一个宽度跳跃连接直接链接到主干，这种设计有助于缓解信息瓶颈。

3. **分辨率调整策略**：网络在前几层保持较高的分辨率，随着网络深入逐渐减小，允许模型在低资源设备上运行得更好。

PyTorch的`torchvision.models.mobilenet_v2`提供了一个预训练的模型实例，可以直接用于图像分类和其他计算机视觉任务。你可以加载这个模型，进行微调（finetuning）或者作为特征提取器使用。如果你打算使用，可以按照以下步骤操作：

from torchvision import models

model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
# 或者可以选择不加载预训练权重
model = models.mobilenet_v2(pretrained=False)

# 微调部分
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) # num_classes是你自定义的类别数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练过程...