下载预训练的mobilenet模型，可以从pytorch官网或者github上找到。2. 准备ECG数据集，包括训练集、验证集和测试集。可以使用公开的ECG数据集，如PTB Diagnostic
2. 准备ECG数据集，包括训练集、验证集和测试集。可以使用公开的ECG数据集，如PTB Diagnostic ECG Database、MIT-BIH Arrhythmia Database等。4. 加载预训练的mobilenet模型，并进行微调，以适应ECG分类任务。5. 训练模型，并在验证集上进行验证，调整超参数，直到达到最佳性能。3. 对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据增强、数据归一化
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2. 准备ECG数据集，包括训练集、验证集和测试集。可以使用公开的ECG数据集，如PTB Diagnostic ECG Database、MIT-BIH Arrhythmia Database等。
3. 对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据增强、数据归一化等。
4. 加载预训练的mobilenet模型，并进行微调，以适应ECG分类任务。
5. 训练模型，并在验证集上进行验证，调整超参数，直到达到最佳性能。
6. 在测试集上进行测试，评估模型的性能。
7. 可以使用混淆矩阵、ROC曲线等指标来评估模型的性能。
8. 可以将模型部署到移动设备上，实现实时ECG分类。
希望这些指导和建议能够帮助你完成ECG分类任务。
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