pytorch中怎么使用MobileNetv3的预训练模型
时间: 2024-05-16 19:15:04 浏览: 187
pytorch 预训练层的使用方法
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:
``` python
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models.mobilenetv3 import mobilenet_v3_small
```
3. 加载预训练模型:
``` python
model = mobilenet_v3_small(pretrained=True)
```
4. 更改最后一层的输出:
``` python
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:
``` python
model.eval()
```
6. 使用模型进行预测:
``` python
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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