mnasnet pytorch

MnasNet是一种轻量级的深度神经网络架构，由Google的研究团队于2018年提出。它结合了模型搜索（Model Architecture Search）技术，旨在寻找能在移动设备上提供良好性能的高效卷积神经网络（CNN）。MnasNet的核心特点是设计了一种模块化结构，每个模块都是由一系列基础操作组成，如深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），这种设计有助于减少计算复杂度和内存占用。

PyTorch是一个流行的开源机器学习库，支持动态图（Dynamic Graph）计算，使得模型构建和调试更加直观和灵活。如果你想要在PyTorch中使用MnasNet，你可以通过`torchvision.models`中的`mnasnet`函数导入预训练的MnasNet模型，然后可以对其进行微调或作为特征提取器用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测等。

以下是使用PyTorch加载预训练MnasNet的基本步骤：

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练的MnasNet-0_5
model = models.mnasnet0_5(pretrained=True)