fcn训练自己的数据集python

要训练自己的数据集使用FCN (Fully Convolutional Networks) 模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：将自己的数据集准备成pytorch可以使用的格式。通常情况下，需要将图像和相应的标签配对，并将它们分为训练集和验证集。

2. 定义数据加载器：使用pytorch的`DataLoader`类来加载数据集。这个类可以帮助你批量加载和预处理数据。

3. 构建模型：使用pytorch定义FCN模型。可以参考FCN的论文或者其他已经实现好的FCN模型的开源代码来构建模型。

4. 定义损失函数：对于语义分割任务，常见的损失函数是交叉熵损失函数。可以使用pytorch提供的`CrossEntropyLoss`函数来定义损失函数。