图像分类实战：mobilenetv2从训练到TensorRT部署（pytorch）

摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的mobilenetv2图像分类模型实现分类任务。将训练的模型转为onnx，实现onnx的推理，然后再将onnx转为TensorRT，并实现推理。通过本文你和学到：​ 1、如何从torchvision.models调用mobilenetv2模型？​ 2、如何自定义数据集加载方式？​ 3、如何使用Cutout数据增强？​ 4、如何使用Mixup数据增强。​ 5、如何实现训练和验证。​ 6、如何