pytorch mobilenetv2 源代码下载

要下载PyTorch中MobileNetV2源代码，可以通过以下步骤进行操作：

1. 打开GitHub官方网站（https://github.com/）。

2. 在GitHub搜索框中输入"pytorch mobilenetv2"，然后按下Enter键。

3. 在搜索结果中，找到与PyTorch的MobileNetV2相关的存储库。可以根据存储库的名称或描述来判断。

4. 点击存储库的链接，进入该存储库的页面。

5. 在存储库页面中，可以找到包含代码的文件和文件夹。可以浏览存储库中的不同文件夹，找到与MobileNetV2相关的代码。

6. 下载代码可以有两种方式：
a. 点击"Clone or download"按钮，在弹出的菜单中选择"Download ZIP"。这将下载整个存储库的压缩文件到本地计算机。
b. 使用Git命令行，在本地计算机上克隆存储库。可以使用命令行中的命令："git clone <存储库URL>"。

7. 下载完成后，解压缩ZIP文件（如果使用了第一种方式）。

8. 在解压缩的文件夹中，可以找到MobileNetV2的源代码文件。根据需要，可以使用文本编辑器或IDE打开它们。

这样就可以成功下载PyTorch中MobileNetV2的源代码了。可以根据需要进行浏览、编辑或使用该代码。记得要遵循存储库中的许可证要求和项目的使用说明。

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好的，以下是使用 PyTorch 框架复现 MobileNet V2 的代码和注释文档。

import torch
import torch.nn as nn

class Block(nn.Module):
    '''Depthwise convolutional block.'''
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, expansion=6):
        super(Block, self).__init__()
        self.stride = stride
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.use_residual = self.stride == 1 and self.in_channels == self.out_channels
        
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, in_channels * expansion, kernel_size=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(in_channels * expansion),
            nn.ReLU6(inplace=True)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels * expansion, in_channels * expansion, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=in_channels * expansion, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(in_channels * expansion),
            nn.ReLU6(inplace=True)
        )
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels * expansion, out_channels, kernel_size=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
        )
        
    def forward(self, x):
        residual = x
        out = self.conv1(x)
        out = self.conv2(out)
        out = self.conv3(out)
        if self.use_residual:
            out += residual
        return out

class MobileNetV2(nn.Module):
    '''MobileNetV2 implementation.'''
    def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0):
        super(MobileNetV2, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        
        # Define the network architecture
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU6(inplace=True),
            
            Block(32, 16, stride=1, expansion=1),
            Block(16, 24, stride=2, expansion=6),
            Block(24, 24, stride=1, expansion=6),
            Block(24, 32, stride=2, expansion=6),
            Block(32, 32, stride=1, expansion=6),
            Block(32, 32, stride=1, expansion=6),
            Block(32, 64, stride