使用MnasNet进行垃圾分类任务

垃圾分类是一项重要的环保任务，通过正确分类垃圾可以有效地减少对环境的污染。在这篇文章中，我们将介绍如何使用MnasNet模型来实现垃圾分类任务。MnasNet是一种轻量级的神经网络架构，具有较小的模型尺寸和较高的计算效率，非常适合在资源受限的设备上进行垃圾分类。

首先，我们需要准备垃圾分类的数据集。数据集应包含各种垃圾类别的图像样本。可以使用公开的垃圾分类数据集，或者自行收集并标注垃圾图像。确保数据集中的图像样本数量足够多，并且每个类别都有足够的样本。

接下来，我们将使用Python编程语言和深度学习框架Keras来实现垃圾分类任务。首先，我们需要安装Keras和相应的依赖库。可以使用pip命令进行安装：

pip install keras
pip install tensorflow

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入必要的库：

import numpy as np
import keras
from keras.models