请根据上面我给你的代码，帮我生成mobilenet_v3_small模型

要生成 `mobilenet_v3_small` 模型，你需要安装 `torchvision` 库。可以通过以下代码安装：

pip install torchvision

然后，你需要导入库并生成模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class MobileNetV3_Small(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(MobileNetV3_Small, self).__init__()
        self.model = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
        self.model.classifier[-1] = nn.Linear(1024, num_classes)

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

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = MobileNetV3_Small(num_classes=10).to(device)

这个代码块中，我们首先导入 `torch` 和 `torch.nn` 库，然后导入 `torchvision.models` 库中的 `mobilenet_v3_small` 模型。在 `MobileNetV3_Small` 类中，我们继承了 `nn.Module` 类并定义了模型结构。`self.model` 中的 `models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)` 表示使用预训练的模型，即使用 ImageNet 数据集上的预训练权重。然后我们将模型的最后一层改为输出 `num_classes` 个类别。在 `forward` 函数中，我们将输入 `x` 传递给模型并返回输出。最后，我们将模型移动到指定的设备上，并将其赋值给变量 `model`。