MobileNetV2的第一层卷积在代码第几行

MobileNetV2的第一层卷积通常指的是输入层的卷积，也就是对输入图像进行卷积操作的那一层。在代码中，这个卷积层通常在模型的构建函数中被定义。由于不同的深度学习框架中代码实现方式可能不同，因此无法给出具体的代码行数。

但是，MobileNetV2的第一层卷积通常包含以下几个参数：

- 输入图像大小
- 卷积核大小
- 卷积核数量（即输出的通道数）
- 步长（stride）
- 填充（padding）

你可以在对应的深度学习框架中查看MobileNetV2的代码实现，找到构建函数并查看第一层卷积的定义。