根据功能我们将其命名为：DoubleConv, Down, Up, OutConv。下面给出U-Net中模型块的PyTorch 实现：

在U-Net架构中，`DoubleConv`, `Down`, `Up`, 和 `OutConv` 这些名称代表了网络的不同组成部分：

1. **DoubleConv**: 它通常指两个连续的卷积层（Convolutional layer），每个后面都跟着一个激活函数（如ReLU），用于提取特征并增加网络深度。这种结构有助于捕获图像的空间信息。

2. **Down**: 这部分包含了下采样操作，一般包括一次卷积层、池化层（如MaxPooling）或平均池化层，用于降低分辨率并减小特征图的大小，以便捕获更大范围的上下文信息。

3. **Up**: 上采样阶段，通常采用上采样（如UpSampling）或卷积层与转置卷积层（Deconvolution或Transposed Convolution）组合，将低分辨率特征图与高分辨率特征图合并，逐渐恢复原始尺寸。

4. **OutConv**: 最后的卷积层，它通常没有下采样步骤，用于生成最终的预测结果。输出通道数取决于任务的需求，比如对于二分类问题，可能会有1个通道；对于多分类或多标签问题，则会有对应类别数量的通道。

这是一个基本的U-Net模块的示例实现（假设输入是`x`，输出是`y`）：

import torch.nn as nn

class DoubleConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(DoubleConvBlock, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

class DownModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(DownModule, self).__init__()
        self.down = nn.Sequential(
            DoubleConvBlock(in_channels, out_channels),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )

    def forward(self, x):
        return self.down(x)

class UpModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(UpModule, self).__init__()
        self.up = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, out_channels, kernel_size=2, stride=2),
            DoubleConvBlock(out_channels * 2, out_channels)
        )

    def forward(self, x1, x2):
        # x2是上采样的特征图，大小是x1的一半
        return self.up(torch.cat([x2, x1], dim=1))

class OutConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes):
        super(OutConv, self).__init__()
        self.out = nn.Conv2d(in_channels, num_classes, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        return self.out(x)