本文介绍MobileNet v1和v2。v1用深度可分离卷积替代标准卷积，含深度和逐点卷积，参数和计算量大幅减少。v2引入倒残差结构和线性激活函数，性能更优。通过代码实现并测试，两者在速度和精度上表现良好，v2拟合与泛化能力更佳，优于部分传统网络。

1.导入必要库

import timeimport paddleimport paddle.nn as nnimport paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transforms import Compose, Resizefrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import OrderedDictimport copyimport numpy as npimport paddle.fluid as fluidfrom paddle.vision import transforms as transformsfrom paddle.vision.datasets import Cifar10from paddle.vision.transforms import Normalizefrom time import strftimefrom time import gmtimeimport paddle.vision.models as modelsfrom paddle.vision.models import resnet50from paddle.vision.models import resnet152

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/__init__.py:107: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working  from collections import MutableMapping/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/rcsetup.py:20: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working  from collections import Iterable, Mapping/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/colors.py:53: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working  from collections import Sized

2.MobileNet v1

2.1必要知识介绍

其实介绍MobileNetV1（以下简称V1）只有一句话，MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积就可以了。

可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积和深度可分离卷积。

空间可分离卷积

顾名思义，空间可分离就是将一个大的卷积核变成两个小的卷积核，比如将一个3×3的核分成一个3×1和一个1×3的核：

由于空间可分离卷积不在MobileNet的范围内，就不说了。

深度可分离卷积

深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。

标准的卷积操作

输入一个12×12×3的一个输入特征图，经过5×5×3的卷积核卷积得到一个8×8×1的输出特征图。如果此时我们有256个特征图，我们将会得到一个8×8×256的输出特征图。