怎么加载预训练的 MobileNet 模型，并设置模型的参数 num_classes=10，然后加载预训练权重？

在 Keras 中加载预训练的 MobileNet 模型并设置其参数 num_classes=10，可以这样做：

from keras.applications import MobileNet

# 设置模型参数，注意 include_top=False 表示不包括最后一层全连接层
model = MobileNet(weights=None, input_shape=(224, 224, 3), classes=10, include_top=False)

如果需要加载预训练权重，可以这样：

# 加载预训练权重
model.load_weights('path_to_weights.h5')

其中'path_to_weights.h5' 是预训练权重的文件路径。如果你使用的是 tensorflow 2.x 的版本 ，将权重路径换成'path_to_weights.tf'即可.

相关问题

pytorch怎么加载预训练的 MobileNet 模型，并设置模型的参数 num_classes=10，然后加载预训练权重？

在 PyTorch 中，可以使用 torchvision.models 模块中的 `mobilenet_v2()` 方法来加载 MobileNet v2 模型。首先，我们需要导入 torchvision 模块：

import torchvision.models as models

然后可以使用以下代码来加载预训练的 MobileNet 模型，并设置 num_classes 参数为 10：

model = models.mobilenet_v2(pretrained=True, num_classes=10)

如果要使用预训练的权重，可以使用 torch.load() 方法来加载权重，并使用 model.load_state_dict() 方法将其应用到模型中：

weights = torch.load("path/to/weights.pth")
model.load_state_dict(weights)

注意，需要确保模型结构和权重文件匹配。

加载MobileNetV3-large预训练模型怎么修改num_class=100

在加载 MobileNetV3-large 的预训练模型后，如果需要修改模型的输出类别数为 100，可以通过以下方法进行修改：

import torch
import torchvision

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)

# 打印模型的输出特征维度
print(model.classifier[-1].out_features)  # 输出原始模型的输出特征维度

# 修改模型的输出类别数
num_classes = 100  # 新的输出类别数
model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(in_features=1280, out_features=num_classes)  # 修改输出层

# 打印修改后的模型
print(model)

在上述代码中，首先使用 `torchvision.models.mobilenet_v3_large` 方法加载 MobileNetV3-large 的预训练模型，然后打印模型的原始输出特征维度。接着，定义一个新的输出类别数 `num_classes=100`，然后通过修改模型的输出层来修改模型的输出类别数。最后，打印修改后的模型，可以看到输出类别数已经被修改为 `num_classes`。

需要注意的是，MobileNetV3-large 的输出层包括了一个全局平均池化层和一个线性层，因此需要修改模型的最后一个线性层来修改输出类别数。另外，需要保证修改后的输出层的参数与原始模型的输出层的参数具有相同的特征维度。在 MobileNetV3-large 中，原始的输出层的特征维度为 1280，因此需要将新的输出层的特征维度设置为 1280。