给出pytorch 图像分类任务中使用labelimg数据集，将CSPDarknet53替换为ShuffleNetV2的代码

以下是使用ShuffleNetV2替换CSPDarknet53的代码示例：

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

class ShuffleNetV2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ShuffleNetV2, self).__init__()
        self.features = models.shufflenet_v2_x0_5(pretrained=True).features
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(1024, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = ShuffleNetV2()

在这个示例中，我们使用了PyTorch中提供的ShuffleNetV2模型，并用它替换了原来使用的CSPDarknet53模型。在初始化函数中，我们加载了预训练的ShuffleNetV2模型，并将其特征提取部分作为我们新模型的特征提取部分。然后，我们添加了一个自适应平均池化层和一个线性分类器，在前向传递中将特征映射到输出类别。注意，我们还需要修改fc层的输入大小以适应ShuffleNetV2的输出大小。