pytorch实现EfficiencyNet图像多分类

为了实现EfficientNet在图像多分类任务中的应用，您可以使用PyTorch中的`torchvision.models`模块中的预训练EfficientNet模型。您可以使用以下代码来加载预训练的EfficientNet模型：

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.efficientnet.efficientnet_b0(pretrained=True)

加载完模型后，您可以使用以下代码来查看模型的架构：

print(model)

如果您想要修改模型的最后一层，以便与您的多分类任务匹配，您可以使用以下代码：

num_ftrs = model._fc.in_features
model._fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes)

其中`num_classes`是您的多分类任务中的类别数。

然后，您可以使用PyTorch中的标准训练流程来训练该模型。您需要定义训练数据的加载器，定义损失函数和优化器，并使用以下代码进行训练：

for inputs, labels in train_loader:
    inputs = inputs.to(device)
    labels = labels.to(device)

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

在训练完成后，您可以使用以下代码来在测试数据上测试模型：

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs = inputs.to(device)