请用pytorch写一个深度学习半监督语义分割的代码框架

好的，下面是一个用 PyTorch 实现的深度学习半监督语义分割的代码框架：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class SemanticSegmentationModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 在这里定义模型的网络结构
        # 例如：
        # self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
        # self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
        # ...

    def forward(self, x):
        # 在这里定义模型的前向传播过程
        # 例如：
        # x = self.conv1(x)
        # x = self.conv2(x)
        # ...
        return x

# 定义损失函数和优化器
model = SemanticSegmentationModel()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_dataloader:
        # 计算模型的输出
        outputs = model(inputs)
        # 计算损失
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()

# 测试模型
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_dataloader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = outputs.max(1)
        # 计算分割准确率
        # ...

在这个代码框架中，需要你自己定义模型的网络结构和前向传播过程，以及如何计算分割的准确率。

希望这个代