用MindSpore搭MobileNetV2这个网络的时候，要继承mindspore.nn.Cell这个类哦。这个网络里的激活函数用的是ReLU6，池化部分用的是全局平均池化。

下面这段代码是从官方文档来的，它定义了一个MobileNetV2模型，里面有个轻量级的主干网（MobileNetV2Backbone）和一个分类头（MobileNetV2Head）。这个模型用了倒置残差块和深度可分离卷积来减轻计算负担，特别适合手机这种设备做图片分类。而且它还给用户提供了很多自定义和扩展的机会。

MobileNetV2类：
作用：整合主干网络和分类头，构建完整的MobileNetV2模型。
参数：
num_classes：分类的类别数。
width_mult：通道数的倍乘因子。
has_dropout：是否使用Dropout层。
inverted_residual_setting：倒置残差块的配置列表。
round_nearest：通道数取整的基数。
input_channel：输入层的通道数。
last_channel：最后一层的通道数。
方法：
construct：执行整个模型的正向传播。