unet网络pytorch代码调用

在PyTorch中调用UNet网络的代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(UNet, self).__init__()
        # 定义编码器
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
        # 定义解码器
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(64, 64, 2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 3, 3, padding=1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        # 编码
        x1 = self.encoder(x)
        # 解码
        x2 = self.decoder(x1)
        return x2

# 实例化UNet网络
unet = UNet()
# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 256, 256)
# 输入数据经过UNet网络
output = unet(input_data)
print(output.shape)

在这段代码中，首先定义了一个UNet类，其中包括编码器和解码器部分。然后实例化了UNet网络，并输入随机生成的输入数据，最终打印出输出数据的形状。这就是调用UNet网络的简单示例。