PyTorch深度学习：搭建U-Net与ResNet的网络之旅

PyTorch搭建U-Net与ResNet
在深度学习领域，PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了简单易用的接口和高效的计算性能。其中，U-Net和ResNet是两种常用的神经网络架构，用于各种图像处理任务。本文将介绍如何使用PyTorch搭建U-Net和ResNet模型。
一、PyTorch搭建U-Net
U-Net是一种用于图像分割的卷积神经网络，它由一个收缩路径和一个对称的扩展路径组成，用于从输入图像中提取特征。
以下是使用PyTorch搭建U-Net的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

   import torch
   import torch.nn as nn

2. 定义U-Net模型：

   class UNet(nn.Module):
   def __init__(self, in_channels, out_channels):
   super(UNet, self).__init__()
   # 定义U-Net的收缩路径
   self.conv_down1 = nn.Sequential(
   nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True),
   nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True)
   )
   self.conv_down2 = nn.Sequential(
   nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
   nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True),
   nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True)
   )
   self.conv_down3 = nn.Sequential(
   nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
   nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True),
   nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True)
   )
   self.conv_down4 = nn.Sequential(
   nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
   nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True),
   nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
   nn.ReLU(inplace=True)
   )
   # 定义U-Net的扩展路径