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。