pytorch 实现UNet

最新推荐文章于 2025-03-31 11:31:33 发布

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分类专栏：深度学习文章标签： pytorch 深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_59967951/article/details/126508891

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本文介绍了如何使用PyTorch实现UNet网络，该网络被分为双卷积、下采样、上采样和输出四个关键部分。通过提供的代码参考，读者可以深入理解PyTorch在构建UNet模型中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pytorch 实现UNet

在这里插入图片描述
将其分为双卷积、下采样、上采样和输出四个部分。
pytorch实现代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DoubleConv(nn.Module):
    """conv->BN->relu * 2"""
    def __init__(self, in_channels, out_channels, mid_channels = None):
        super().__init__()
        if not mid_channels:
            mid_channels = out_channels
        self.double_conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(mid_channels),
            nn.ReLU(inplace = True),
            nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        def forward(sel