pytorch实现FCN多分类

在 PyTorch 中实现 FCN 的多分类模型，你需要先了解 FCN 的原理和如何在 PyTorch 中进行单分类。

首先，你需要准备训练数据，包括输入图像和对应的标签。然后，定义 FCN 模型的网络结构，包括卷积层、池化层、全局平均池化层等。接着，定义损失函数和优化器。在训练过程中，通过调用模型的 `forward` 方法计算模型的输出，并计算损失，再使用优化器对模型的参数进行更新。最后，在验证集上评估模型的性能。

示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 准备训练数据
x = torch.rand(batch_size, 3, 32, 32)
y = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,))

# 定义 FCN 模型
class FCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)
        self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Linear(64, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = self.gap(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = FCN(num_classes)

# 定义