基于全卷积网络的语义分割单元测试

语义分割是计算机视觉领域的重要任务，旨在对图像中的每个像素进行分类，从而实现像素级别的场景理解。全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是一种常用的用于语义分割的深度学习架构。本文将介绍如何进行基于全卷积网络的语义分割的单元测试，并提供相应的源代码。

在进行单元测试之前，我们首先需要安装必要的库和依赖项。在这个例子中，我们将使用Python和PyTorch框架进行语义分割模型的单元测试。确保你已经安装了Python和PyTorch，并且具备基本的Python编程知识。

接下来，我们将创建一个名为"FCN"的全卷积网络类，用于语义分割任务。下面是一个简化的FCN类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class FCN(nn.Module):</