pytorch中怎么使用MobileNetv3的预训练模型

使用MobileNetv3的预训练模型，可以通过以下步骤在PyTorch中实现：

1. 安装torchvision模块：`pip install torchvision`

2. 导入所需的模块和库：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models.mobilenetv3 import mobilenet_v3_small

3. 加载预训练模型：

model = mobilenet_v3_small(pretrained=True)

4. 更改最后一层的输出：

model.classifier[-1] = nn.Linear(in_features=1024, out_features=num_classes)

其中，`num_classes`是你需要分类的类别数量。

5. 将模型转换为eval模式：

model.eval()

6. 使用模型进行预测：

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

其中，`inputs`是输入的数据。

这样，你就可以使用MobileNetv3的预训练模型进行分类任务了。

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pytorch mobilenetv3预训练模型下载

你可以使用以下代码下载PyTorch中的MobileNetV3预训练模型：

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'mobilenet_v3_large', pretrained=True)

这将下载并加载预训练的MobileNetV3 Large模型。如果你想要下载其他版本（如MobileNetV3 Small），只需将上述代码中的`mobilenet_v3_large`替换为`mobilenet_v3_small`即可。

pytorch mobilenetv1预训练模型

你可以在PyTorch官方网站上下载MobileNetV1预训练模型。具体步骤如下：

1. 访问 https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html

2. 找到MobileNetV1模型，点击链接进入模型页面

3. 在页面底部找到“Pretrained”一栏，可以看到预训练模型的下载链接

4. 点击链接下载预训练模型，可以得到一个.pth文件

你也可以使用以下代码在PyTorch中加载下载好的预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.mobilenet_v1(pretrained=True)

其中， `pretrained=True` 参数表示加载预训练模型。