中药材分类实验中要求：调用MobileNet_v2模型，并与ResNet18模型结果比较，结合实验给出实现以上要求的代码

以下是基于PyTorch实现的中药材分类实验，包括调用MobileNet_v2模型并与ResNet18模型结果比较的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 定义数据预处理
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])])

# 加载数据集
trainset = datasets.ImageFolder('data/train', transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
    trainset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

testset = datasets.ImageFolder('data/test', transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(
    testset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.model = models.resnet18(pretrained=True)
        self.model.fc = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 定义损失函数和优化器
net_resnet = Net()
net_mobilenet = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
net_mobilenet.classifier[1] = nn.Linear(1280, 10)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_resnet = optim.SGD(net_resnet.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
optimizer_mobilenet = optim.SGD(net_mobilenet.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
def train(net, optimizer, epoch):
    net.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(trainloader):
        optimizer.zero_grad()
        output = net(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(trainloader.dataset),
                100. * batch_idx / len(trainloader), loss.item()))

def test(net):
    net.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in testloader:
            output = net(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = output.max(1, keepdim=True)[1]
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(testloader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(testloader.dataset),
        100. * correct / len(testloader.dataset)))

for epoch in range(1, 11):
    train(net_resnet, optimizer_resnet, epoch)
    test(net_resnet)

for epoch in range(1, 11):
    train(net_mobilenet, optimizer_mobilenet, epoch)
    test(net_mobilenet)

在以上代码中，我们首先定义了数据预处理的方法，然后加载了训练集和测试集。接着定义了一个使用ResNet18模型的分类器Net，并使用pretrained参数加载了预训练权重。然后定义了损失函数和优化器，分别使用SGD算法进行优化。接下来训练模型，并在每个epoch结束后使用测试集测试模型的性能。最后，我们定义了另一个使用MobileNet_v2模型的分类器，并重复了训练和测试的过程。通过比较两个模型在测试集上的准确率，我们可以得出它们的性能差异。