写一段pytorch代码对一个少类别数据集同时使用使用标准卷积，深度可分离卷积，池化，全连接做出一个完整的分类

模型。

以下是一段使用 PyTorch 实现的少类别数据集分类模型的代码，该模型同时使用了标准卷积、深度可分离卷积、池化和全连接层：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.depthwise = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1, groups=64)
        self.pointwise = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 8 * 8, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = nn.functional.relu(self.depthwise(x))
        x = nn.functional.relu(self.pointwise(x))
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 128 * 8 * 8)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

这个模型包含了一个标准卷积层、一个深度可分离卷积层、一个池化层和两个全连接层。标准卷积层和深度可分离卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于进行分类。这个模型可以适用于少类别数据集的分类任务。