如何把二分类的fcn模型代码改成多分类

要将二分类的 FCN 模型代码转换为多分类模型代码，可以采取以下步骤：

1. 更改输出层的神经元数量：在二分类模型中，输出层只有一个神经元，表示正类或负类。在多分类模型中，输出层的神经元数量应该等于类别数目。例如，如果有三个类别，则输出层应该有三个神经元。

2. 更改损失函数：二分类模型通常使用二元交叉熵作为损失函数，而多分类模型通常使用交叉熵损失函数。在多分类模型中，交叉熵损失函数可以使用 softmax 函数将输出转换为概率分布。

3. 更改标签编码方式：在二分类模型中，标签通常被编码为 0 或 1，其中 0 表示负类，1 表示正类。在多分类模型中，标签需要被编码为一个长度等于类别数目的向量，其中只有一个元素为 1，其余元素为 0。例如，如果有三个类别，则标签可以被编码为 [1, 0, 0]、[0, 1, 0] 或 [0, 0, 1]。

4. 修改网络结构：有些多分类任务可能需要更深的网络结构或更多的卷积层，以提高模型的性能。

5. 更改预测方式：在二分类模型中，输出通常被阈值化为 0 或 1，以得到预测结果。在多分类模型中，输出需要使用 softmax 函数转换为概率分布，并选择概率最大的类别作为预测结果。

根据以上步骤，可以修改二分类的 FCN 模型代码以适应多分类任务。