复杂环境下实时通用语义分割网络的编程实现

语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将图像中的每个像素分类为特定的语义类别。在复杂环境下进行实时通用语义分割是一个具有挑战性的问题，需要高效的算法和合适的编程实现。本文将介绍如何使用深度学习技术构建一个实时通用语义分割网络，并提供相应的源代码实现。

首先，我们需要选择一个合适的深度学习框架。在本文中，我们将使用PyTorch作为编程工具。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和易于使用的API。

接下来，我们需要定义模型架构。在实时通用语义分割任务中，常用的模型架构是基于编码器-解码器结构的卷积神经网络。编码器负责提取图像特征，而解码器则将这些特征映射回像素级别的预测。在本文中，我们将使用一个轻量级的编码器-解码器模型，例如U-Net。

下面是一个简化的U-Net模型的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class UNet(nn.Module