unet图像分割pytorch代码手写数字识别

U-Net是一种经典的卷积神经网络架构，特别适用于像图像分割这样的任务，它广泛用于医学图像分析、遥感图像处理等领域。对于手写数字识别，虽然U-Net主要用于像素级别的分割，但它也可以作为特征提取部分与后续的全连接层结合，用于分类任务。

下面是一个简单的U-Net模型在PyTorch中用于手写数字识别的基本代码框架：

import torch
from torch import nn

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=1, out_channels=10, num_classes=10):
        super(UNet, self).__init__()
        
        # 编码器部分
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )

        # 中间层
        self.bottleneck = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1)

        # 解码器部分
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=2, stride=2),
            nn.ReLU(),
            
            nn.Conv2d(512, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=2, stride=2),
            nn.ReLU(),
            
            nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            
            nn.ConvTranspose2d(64, out_channels, kernel_size=2, stride=2)  # 输出通道数等于类别数
        )
        
        self.classification_head = nn.Linear(128 * 4 * 4, num_classes)  # 最后的分类层

    def forward(self, x):
        encodings = self.encoder(x)
        bottleneck = self.bottleneck(encodings[-1])
        decodings = self.decoder(bottleneck)
        final = self.classification_head(decodings.reshape(-1, 128*4*4))
        return final, decodings

# 使用模型实例
model = UNet()

注意，这只是一个基本版本，实际应用可能还需要添加数据预处理、损失函数、优化器以及训练和评估循环。此外，对于手写数字识别，通常会用到预训练的MNIST数据集，而不是直接用作图像分割任务。如果你想要做的是手写数字识别，可能需要调整网络结构并去掉最后的解码部分，专注于最后一层的分类任务。