在环境为python3.6 torchvision0.4的环境下实现pytorch cnn 图像分割

下面是一个简单的示例，演示如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN）进行图像分割。在这个示例中，我们使用了PyTorch的torchvision库来加载和预处理图像数据，并使用了PyTorch的nn模块来定义和训练CNN模型。

首先，您需要确保您的环境中安装了PyTorch和torchvision。您可以使用以下命令安装它们：

pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0

然后，您可以使用以下代码来定义和训练CNN模型：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, datasets

# 定义CNN模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 7 * 7, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv4(x)))
        x = x.view(-1, 256 * 7 * 7)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载和预处理数据集
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
    transforms.RandomRotation(30),
    transforms.ToTensor(),
])
test_transforms = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])
train_data = datasets.ImageFolder('./train', transform=train_transforms)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True)
test_data = datasets.ImageFolder('./test', transform=test_transforms)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=16, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练CNN模型
net = Net()
for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch %d: Loss = %.3f' % (epoch+1, loss.item()))

# 在测试集上评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = net(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy on test set: %d %%' % (100 * correct / total))

在这个示例中，我们定义了一个包含四个卷积层和两个全连接层的CNN模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器训练模型。我们还使用了数据增强技术来增加数据集的大小，并在测试集上评估了模型的准确性。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进一步修改和调整模型。