简介：面向计算机视觉初学者与研究者的 EfficientVMamba 实战资源包，以轻量级视觉状态空间模型为核心，通过选择性扫描与有效跳跃采样兼顾全局与局部特征，专门解决图像分类中轻量模型难以保持全局表示能力的难题。资源共 2000 个文件，包含 1992 张 PNG 图像样本、5 个 Python 脚本、1 个 JSON 配置文件、1 个 TXT 标签文件及 1 个 PYC 缓存文件，压缩包整体约 736.96MB。Python 脚本覆盖数据加载、模型构建、训练验证与推理预测等环节，PNG 样本按类别组织，JSON 与 TXT 提供类别映射和参数配置，可直接对照复现植物幼苗分类实验。作者使用 EfficientVMamba_T 在植物幼苗分类任务上达到 93%+ 的准确率，与 ViM 相当，说明该实现具备可靠性能。资源包目录结构清晰，适合希望快速上手视觉状态空间模型的研究者，将其迁移到自定义分类任务中。目前已有 1411 人学习下载，对入门 SSM 视觉分类具有较高参考价值。
1. 为什么是 EfficientVMamba：图像分类的又一个新选项
做图像分类的同行应该都有这种感觉：Vision Transformer 系列虽然效果好，但参数量和推理延迟总让人头疼，尤其当你要把它塞进一个真实的工程管线时，显存和帧率都卡得死死的。EfficientVMamba 这个名字出现的频率越来越高，它给我的第一印象是：这东西把 Mamba 的线性复杂度带到了视觉领域，同时还保留了对局部细节的感知能力，而不是像有些纯全局建模的模型那样，对大图又爱又恨。它的定位很清晰：不是来取代所有模型的，而是给「精度和效率要兼顾」的分类任务一个更实在的选项。
这篇实战笔记，我会直接用 EfficientVMamba 把图像分类任务从环境搭建跑到测试集验证，中间会给出可复现的代码、我自己调过的参数组合，以及几个让我印象深刻的坑。如果你手里正有一个分类项目，想在不太大的显存里换一个比 CNN 更「现代」的骨干，或者想试试状态空间模型在视觉任务上的真实手感，这篇文章适合你。我们不聊虚的，直接看怎么落地。
2. 理解 EfficientVMamba 的核心设计：它凭什么又快又准
2.1 从 Mamba 到 EfficientVMamba：视觉任务需要的改动不止是换输入
Mamba 本身是处理序列数据的架构，核心卖点是选择性扫描机制：它根据输入内容动态调整信息传递方式，有效序列长度增加时计算量只是线性增长，而不是像 Transformer 那样的平方增长。把 Mamba 搬到图像上，最直觉的思路是把图片拉成一维序列，喂进去就完事。但这里有个问题：图像是二维结构，且局部相关性和全局上下文都很重要，单纯拉直会丢失空间结构。
EfficientVMamba 的做法是引入二维扫描策略，同时设计了一个高效视觉基线。常见的实现方式是把输入特征图分成四个方向分别做扫描（从上到下、从下到上、从左到右、从右到左），让每个位置的感受野能覆盖到不同方向的空间信息，然后再融合。这个设计相当于保留了 Mamba 的线性复杂度优势，又让模型能感知二维空间关系。相比 ViT 需要额外的位置编码来弥补空间信息丢失，EfficientVMamba 的扫描本身就是在带着空间结构做特征提取。
在图像分类任务中，这个机制的直接收益是：高分辨率输入时显存占用增长平缓。用 ViT-B 处理 1024×1024 的输入，注意力矩阵的显存开销让人想放弃；但 EfficientVMamba 因为没有显式的全局注意力矩阵，输入尺寸变大后中间特征图的显存增长近乎线性，配合 patch embedding 的下采样，实际训练和推理都会轻松不少。我见过有人把 EfficientVMamba 的输入分辨率从 224 直接拉到 512 做训练，8G 显存居然能勉强塞下一个小模型，换成同量级 ViT 早就爆显存了。
还有一个值得说的点是参数效率。EfficientVMamba 在结构上做一些精简设计，比如减少 block 数量、调整隐藏层维度比例、使用更轻量的卷积做 patch embedding 等，最终在相近精度下参数量比 DeiT 和 Swin 都要小。这对图像分类的落地场景来说很重要：不仅训练快，部署到 CPU 或边缘设备时，模型文件更小，推理延迟也更低。
2.2 与 CNN、ViT 的本质差异：你该怎么选
很多刚接触 EfficientVMamba 的人会问：它和 ResNet、Swin Transformer 到底差在哪？这里我用一个实际对比经验来说明。如果你做的是小数据集（每类几百张内）或者需要极强的平移不变性，ResNet 这种纯卷积结构仍然是不错的选择，因为卷积的归纳偏置在小样本场景下是优势。
但当数据量上来了，或者任务本身需要捕获全局上下文（如场景分类、细粒度分类中目标与背景关系密切），ViT 类模型开始占优。可是 ViT 需要大规模预训练和相对较多的训练技巧（如更强的数据增强、更长的 warmup），否则容易欠拟合。EfficientVMamba 给我的感受是：它处在两者之间，既能通过堆数据拿到接近 ViT 的精度上限，又不需要那么苛刻的训练配置。
以 I1K 级别的预训练为例，常见做法是用 Mamba 类模型先在 224×224 上训 300 epochs 左右，再用 384 分辨率微调。EfficientVMamba 因为扫描机制带来的线性复杂度，微调到 384 时训练速度依然可以接受。我做过的 A/B 对比是：相同数据增强和优化器设置下，EfficientVMamba 在验证集上的收敛速度比 ViT 快约 15% 到 20%，最终精度略低于同尺寸 ViT，但推理吞吐量高一截。如果你的场景是「视频抽帧批量分类」这种对吞吐量敏感的任务，这个差距就很有价值。
2.3 从零开始还是用预训练：EfficientVMamba 的两种打开方式
要落地 EfficientVMamba，你首先面对的选项是用官方预训练权重微调，还是从零开始训练。我的建议是：95% 的情况下选预训练权重。因为 EfficientVMamba 的架构虽然效率高，但它归根结底还是数据饥渴型模型，在几十万张图的数据集上从零训练，想追平预训练模型的精度，需要消耗的时间成本是不成比例的。唯一适合从零训练的情况是你的数据分布极其特殊（比如医学影像的灰度图与自然图像差异巨大），或者你有充足的算力且想彻底掌控训练过程。
接下来进入实战环节，我会按「环境准备 → 数据与代码 → 训练 → 排查 → 进阶」的顺序来拆。如果你是第一次接触这个模型，照着走，大概率能跑通。
3. 环境与数据准备：跑通 EfficientVMamba 分类任务的前置工作
3.1 最小依赖安装与版本组合建议
EfficientVMamba 不是独立库，它通常以源码形式存在于某个开源项目中，依赖 PyTorch、timm、einops、triton 等组件。triton 是 Mamba 系模型常用的高性能算子库，用来加速扫描和卷积的融合实现。
我一般习惯用 conda 建独立环境，Python 版本选 3.10 以上（3.9 也能跑，但某些新版本依赖会要求更高）。PyTorch 的版本建议和 CUDA 版本匹配，一个兼容性较好的组合是：CUDA 11.8 + PyTorch 2.1.0。太新的 PyTorch 和 triton 可能存在 ABI 兼容问题，太旧则可能缺少对某些算子的支持。
conda create -n effvmamba python=3.10 -y conda activate effvmamba # 安装 PyTorch（按你机器的 CUDA 版本调整） pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 安装基础依赖 pip install timm==0.9.12 einops==0.7.0 tqdm tensorboard # 从源码安装 triton，用于 Mamba 算子的高性能实现 pip install triton==2.1.0逻辑说明：创建全新环境是为了避免把系统库弄乱，毕竟 Mamba 系项目的编译链相对敏感。PyTorch 2.1.0 和 triton 2.1.0 这对组合，在我测试过的多台 CUDA 11.8 机器上没有出现算子编译失败的问题。timm 库用来做数据增强和部分模型组件，如果你要整合进已有项目，timm 版本不要太老，0.9.x 是稳妥区间。
参数说明：CUDA 版本和 PyTorch 版本的对应关系务必保持严格匹配。如果装了 CUDA 12 的驱动但内部库是 11.8，PyTorch 版本尽量还是按驱动支持的最低版本来。显卡驱动版本太低，还会遇到CUDA driver version is insufficient的报错，我一般不追新，用经过验证的稳定组合。
安装完成后，要验证关键组件是否真的能用于 GPU 加速：
python -c "import torch, triton, einops; print(torch.__version__); print(triton.__version__); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"如果最后一行输出你的显卡名称且True，说明环境基本就绪。我碰到过明明装了 GPU 版 CUDA 库，但torch.cuda.is_available()输出False的情况，大概率是 PyTorch 默认装了 CPU 版——重装时要指定--index-url，不要只敲pip install torch。
3.2 数据集的目录组织与标签读取
图像分类任务最常见的数据组织方式是 ImageFolder 格式：每个类别一个文件夹，文件夹内放该类的所有图片。EfficientVMamba 通常复用训练脚本的数据加载部分，用torchvision.datasets.ImageFolder就能直接读。
from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision import transforms train_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.08, 1.0)), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandAugment(num_ops=2, magnitude=9), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) train_dataset = ImageFolder(root='data/train', transform=train_transforms) val_dataset = ImageFolder(root='data/val', transform=val_transforms)这段代码里值得注意的是RandomResizedCrop的scale参数，我按 0.08 到 1.0 设置，避免裁剪区域太小导致目标主体不完整，这个范围在 ImageNet 预训练里是标准值，迁移到自己的数据集时也适用。RandAugment是增强神器，num_ops=2表示每次随机应用 2 个增强操作，magnitude=9是增强强度，过大的 magnitude 会把图片变得面目全非，我试过 15，模型直接欠拟合。
验证集只用Resize(256)加CenterCrop(224)，因为验证时不需要随机性，只评估模型对中心区域的判断。这里有个容易忽略的点：如果你的原始图片已经是正方形且分辨率不大，Resize(256)和CenterCrop(224)的组合是安全的；但如果是细长图，直接 Resize 会改变长宽比，几何畸变反而影响精度，这种情况可以考虑Resize((256, 256))强制正方形，或者用Resize保持长宽比再 pad。
ImageFolder的类别顺序是按照文件夹名排序的，这个顺序会和模型分类头的索引一一对应。如果你的实验涉及多组对照（比如先跑 A 数据集，再跑 B 数据集），务必把两个数据集的文件夹命名保持一致，否则类名映射错位，验证集精度会显示得莫名其妙。我之前把train/0/和train/1/的类别顺序搞反过一次，模型训练正常但验证精度比预估低了 20 多个点，排查半天才发现是ImageFolder的 class_to_idx 映射顺序变了。
4. 训练 EfficientVMamba 图像分类模型：脚本解读与关键参数
4.1 模型构建与预训练权重加载
EfficientVMamba 的代码库中通常会提供不同规格的配置，比如EfficientVMamba_Tiny、EfficientVMamba_Small等。加载模型时，要注意权重的加载方式。
import torch from models.efficientvmamba import EfficientVMamba # 构建模型：num_classes 换成你的数据集类别数 model = EfficientVMamba( num_classes=1000, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=96, depths=[1, 2, 3, 2], dims=[96, 192, 384, 768], # 这些参数由预训练配置决定，不要随意改动 ) # 加载官方预训练权重（省略 strict=False 的 try 逻辑） checkpoint = torch.load('efficientvmamba_tiny.pth', map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model'], strict=False)逻辑说明：embed_dim=96和dims数组是决定模型宽度的核心参数，前者是 patch embedding 后的通道数，后者是四个 stage 的通道数配置。depths是对应 stage 的 block 数量。如果你用的是项目提供好的配置类（比如EfficientVMamba_Tiny构造方法），不用自己手填这些数，但建议看一眼源码确认默认值，方便理解显存和速度差异。
strict=False用来忽略分类头维度的不匹配。因为我们的数据集类别数大概率不是 1000，分类头的weight和bias尺寸和预训练不一致，strict 加载会直接报错。你可以先加载全部权重，然后单独把model.head（分类头）替换成新尺寸的线性层：
model.head = torch.nn.Linear(model.head.in_features, num_classes)这里还有一个小经验：加载预训练权重时，可以用strict=False打印出来missing_keys和unexpected_keys，确认一下没有额外的结构缺失。如果发现大量missing_keys不是集中在分类头，而是要像backbone.stage.3.blocks.0这种整体缺失，那就该检查模型参数名和预训练权重的命名空间是否一致了。命名空间不一致往往是某个实验项目的模型定义和官方预训练不是同一个版本导致的。
4.2 优化器与学习率：给 EfficientVMamba 找到合适的迭代节奏
EfficientVMamba 作为 Mamba 系视觉模型，对优化器选择有一定敏感性。我试过 AdamW 和 SGD，结论是 AdamW 在迁移学习场景下更好用，收敛快且对学习率不那么挑剔。
from torch.optim import AdamW from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=0.05) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR( optimizer, T_max=epochs, eta_min=1e-6 ) # 混合精度训练 scaler = GradScaler() for epoch in range(epochs): for images, labels in train_loader: images, labels = images.cuda(), labels.cuda() with autocast(): logits = model(images) loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, labels) optimizer.zero_grad() scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() scheduler.step()参数说明：lr=1e-4是迁移学习的推荐起始点。如果你是从头训练，学习率可以放到5e-4到1e-3，但需要配合更长的 warmup（通常是前 5 到 10 个 epoch 线性从 0 升到目标值）。weight_decay=0.05是 AdamW 的常用配置，太大会让模型欠拟合，太小则正则不充分。
这里有个值得注意的点：混合精度训练在 Mamba 类模型上有时会遇到特殊问题。autocast默认对某些自定义算子不生效，如果你的 EfficientVMamba 实现中有自己写的 CUDA kernel，而你的 batch size 又比较大，可以先试纯 FP32 跑 1 个 epoch，对比混合精度下的 loss 曲线。两者差异在可接受范围内再继续用 AMP，不要一上来就开混合精度然后发现 loss 震荡。
4.3 完整训练脚本：从数据加载到模型保存
一个完整的训练循环，除了优化器部分，还需要考虑 EMA（指数移动平均）、梯度裁剪和模型保存的细节。
import torch import torch.nn.functional as F from tqdm import tqdm from copy import deepcopy # 开启 EMA：用滑动平均权重做验证，能稳定精度 ema_model = deepcopy(model) ema_decay = 0.999 def update_ema(ema_model, model, decay): with torch.no_grad(): for ema_param, param in zip(ema_model.state_dict().values(), model.state_dict().values()): ema_param.mul_(decay).add_(param, alpha=1 - decay) for epoch in range(epochs): model.train() train_loss = 0.0 for images, labels in tqdm(train_loader): images, labels = images.cuda(), labels.cuda() with autocast(): logits = model(images) loss = F.cross_entropy(logits, labels) optimizer.zero_grad() scaler.scale(loss).backward() scaler.unscale_(optimizer) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=5.0) scaler.step(optimizer) scaler.update() update_ema(ema_model, model, ema_decay) train_loss += loss.item() # 验证时用 EMA 模型 ema_model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in val_loader: images, labels = images.cuda(), labels.cuda() with autocast(): logits = ema_model(images) pred = logits.argmax(dim=1) correct += (pred == labels).sum().item() total += labels.size(0) acc = correct / total print(f'Epoch {epoch} | Loss {train_loss/len(train_loader):.4f} | Val Acc {acc:.4f}') torch.save({'model': ema_model.state_dict()}, f'checkpoints/epoch_{epoch}_acc_{acc:.4f}.pth')逻辑说明：EMA 的作用是让权重更新过程中不出现剧烈波动，验证时用平均权重往往比用实时权重精度更高，尤其在训练后期。decay=0.999是常见配置，如果你的数据集很小（几千张），可以调到 0.99，让模型更快跟上当前训练状态。梯度裁剪max_norm=5.0可以防止个别 batch 的异常梯度把模型参数推飞，在训练初期尤其有用。
我在实际项目里还会在每个 epoch 结束后记录最佳验证精度，并单独保存一个best.pth，这样即使后续训练过拟合了，也能找回最佳参数。保存格式统一用字典，里面放model字段，方便后续用load_state_dict读取，不需要额外转换。
4.4 充分训练 EfficientVMamba 的 epoch 数与数据增强组合
一个经常被问到的问题是：EfficientVMamba 到底需要训练多少个 epoch？我的经验是：迁移学习场景下，默认 100 个 epoch 是比较稳妥的量级。如果数据集是 1 万张级别的分类任务，100 epoch 足够模型收敛；如果每类只有几十张，那 30 到 50 个 epoch 就可能过拟合，需要更强的正则。
数据增强的组合，我通常这样配置：
train_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandAugment(num_ops=2, magnitude=9), transforms.RandomErasing(p=0.25, scale=(0.02, 0.33)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ])RandomErasing是从 0.25 的概率擦除图片中的随机矩形区域，能有效提升模型的鲁棒性，但擦除面积不要太大（scale上限我设 0.33），否则关键物体被遮没，模型学不到东西。RandAugment的magnitude值比较敏感，如果你的数据集物体纹理细节很重要（如细粒度分类），建议降到 7，保留更多原始纹理信息。
如果训练 100 个 epoch 后验证精度还在缓慢上升，说明模型还没完全收敛，可以再训 50 个 epoch，同时把学习率下限调低（eta_min=1e-6），或者延长 CosineAnnealing 的周期。如果验证精度已经停滞甚至掉点，优先检查数据增强强度和weight_decay，不要盲目加 epoch。
5. EfficientVMamba 实战中的常见问题与排查思路
5.1 现象：训练 loss 正常下降，但验证集精度一直很低
原因可能性很多，但我遇到的最常见的是分类头替换时维度没有匹配上，导致验证集上模型输出错乱。具体表现是：训练 loss 很顺利地从初始值降到一个稳定范围，但验证 accuracy 总在一个低水平徘徊（比如 20% 到 30%）。
解决办法：先打印出model.head的in_features和你的类别数，确认两者一致。另外，用torchsummary或直接打印模型 summary 检查输入输出张量尺寸。我在调试过一次后养成了习惯：每次交换数据集时，第一件事是检查class_to_idx，把类别名和索引映射打印出来，和数据集文件夹的实际内容做一次人工核对。
5.2 现象：吃显存比预期高很多，甚至 OOM
原因分析：EfficientVMamba 虽然理论上是线性复杂度，但在实际实现中，四方向扫描会生成四个方向的隐藏状态序列，如果代码里同时把四个序列都保存在显存中，占用量就会翻倍。再加上梯度缓存和优化器状态，显存就上去。我碰到过有人抱怨 EfficientVMamba 比 ViT 更吃显存，后来发现是 batch size 设得太大且没有打开梯度累积。
解决办法：优先把batch_size减半试试；开启梯度累积，用小的有效 batch size。
accumulation_steps = 2 # 每 2 个 batch 更新一次梯度 for step, (images, labels) in enumerate(train_loader): loss = loss / accumulation_steps scaler.scale(loss).backward() if (step + 1) % accumulation_steps == 0: scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad()梯度累积的原理是把 loss 除以累积步数，让多个小 batch 的梯度等效于一个大 batch。这里有个注意点：BN 层在这种情况下统计的是每个小 batch 的均值和方差，而不是累积后的，所以如果你的模型里有 BN，梯度累积的效果会打折扣。EfficientVMamba 主要用的是 LayerNorm 和 BatchNorm 的混合，建议先检查模型里 BN 层数量，如果 BN 占比大，梯度累积步数不要太大。
5.3 现象：混合精度训练时 loss 变成 NaN
原因：Mamba 扫描算子在半精度下对数值范围更敏感，尤其是当序列长度较长（输入分辨率 512 或以上）时，隐藏状态在多次迭代中可能溢出。另一个可能是学习率过大，导致梯度爆炸，AMP 下表现更明显。
解决路径：先用关闭 AMP 的方式复现一次，确认是否 AMP 引发的问题。如果是，尝试在模型前向里对输入做一次float()转换，或者在关键 LayerNorm 层保持 FP32。如果问题是梯度爆炸，除了减小学习率，还可以把梯度裁剪从 5.0 调到 1.0 试试。
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)5.4 现象：训练集 loss 迅速降到很低，但验证集完全不涨
原因：这种情况大多数是数据泄漏或数据增强过弱。如果训练集和验证集有重叠（比如从同一个文件夹随机切分而不是按类别独立切分），模型在训练时见过验证集图片，验证精度会虚假地偏高但不够稳定；反过来，如果训练增强过弱，模型快速过拟合到训练集的噪声上，验证自然不涨。
解决：用sklearn.model_selection.train_test_split按类别分层切分数据，确保验证集完全独立。数据增强方面，适当调高RandomErasing概率（从 0.25 调到 0.3），加深RandAugment的magnitude。
5.5 现象：使用 timm 库的模型定义时，加载预训练权重报错
原因：timm 中如果直接调用某个模型类，命名和预训练权重不匹配比较常见。EfficientVMamba 通常不是 timm 原生支持的模型，如果你从 GitHub 仓库拉下来时模型定义文件和预训练权重来自不同分支，参数名可能不一致。
处理方式：不要用torch.load直接灌，先打印权重文件的 key 和模型状态的 key，做一个名称映射。常见差异是前缀module.或backbone.。可以用笨办法暴力处理：
state_dict = torch.load('pretrained.pth', map_location='cpu') if 'model' in state_dict: state_dict = state_dict['model'] # 去 prefix 再加载 new_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if k.startswith('module.'): k = k[7:] new_state_dict[k] = v model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)这类问题不难，但值得花时间确认一次，因为改错一处名字，后面所有实验都会踩同一个坑。
6. 进阶：用 EfficientVMamba 做特征提取与自定义分类头
当你把 EfficientVMamba 训完，并且验证精度满意之后，还有一个常见的需求是：把它当作特征提取器，接入其他任务（比如检索、对比学习、多标签分类）。这时候你需要把模型的分类头去掉，用 backbone 输出的特征向量。EfficientVMamba 的代码库里通常会暴露一个forward_features方法，如果没有，可以自己写一个截断逻辑。
class EfficientVMambaFeatureExtractor(torch.nn.Module): def __init__(self, model): super().__init__() self.backbone = model # 取出分类头之前的维度 self.feature_dim = model.head.in_features def forward(self, x): # 假设模型在倒数第二层输出 feature，直接用前向到 head 之前 x = self.backbone.patch_embed(x) for stage in self.backbone.stages: x = stage(x) x = self.backbone.norm(x) x = x.mean(dim=(2, 3)) # 全局平均池化 return x extractor = EfficientVMambaFeatureExtractor(model) extractor.eval() with torch.no_grad(): features = extractor(images) # shape: [B, feature_dim]用提取出的特征做下游任务时，建议先做 L2 归一化。在检索或度量学习场景下，归一化之后用余弦相似度比直接算欧氏距离更稳定。分类头换成 MLP 也比单层线性层好一些，但要注意别过拟合：数据集小就单层也够。
我个人的一个习惯是：训练完成后，把 EMA 模型的权重单独导出为一个推理用的权重文件，部署时只加载这个文件，不依赖训练代码。这样可以避免推理环境里缺失某些训练相关组件导致报错。导出的模型用torch.jit.script或onnx.export再转一次，配合 TensorRT 做优化，延迟还能再降一截。如果你只是快速验证效果，直接沿用 PyTorch 推理也行。
最后提一个真实教训：我在一次多标签分类项目里，直接把单标签训练好的 EfficientVMamba 模型改成了多个二分类头，结果精度一直上不去。后来意识到，多标签任务应该用BCEWithLogitsLoss，而不是CrossEntropyLoss，然后把最后一层的激活函数去掉，在损失函数里做 sigmoid。这个改动看起来小，但效果天差地别。做迁移时，先确认损失函数和任务匹配，再谈调参。希望这些经验对你有所帮助。
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