pytorch实现fcn完整代码

PyTorch实现FCN (Fully Convolutional Network) 的完整代码需要包含网络结构定义、数据预处理、训练循环以及验证等部分。由于这是一个相对复杂的示例，我会提供一个简化的版本，你可以基于这个开始构建你的项目。

首先，确保安装了必要的库：

pip install torch torchvision

然后，我们可以创建一个简单的FCN模型（这里假设使用U-Net作为基础架构）：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import ToTensor

# FCN U-Net 示例
class FCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2):
        super(FCN, self).__init__()
        self.encoder = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
        self.decoder = UnetDecoder(num_classes)

    def forward(self, x):
        features = self.encoder(x)
        output = self.decoder(features)
        return output

class UnetDecoder(nn.Module):
    # 假设UnetDecoder是一个自定义模块，包含了上采样和卷积层
    pass

# 假设data_loader是你的数据加载函数，负责读取图像和标签
def train(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
    model.train()
    for inputs, targets in dataloader:
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

def main():
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = FCN().to(device)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

    train_dataloader, val_dataloader = create_data_loaders()  # 创建数据加载器
    num_epochs = 10
    for epoch in range(num_epochs):
        train(model, train_dataloader, criterion, optimizer, device)
        validate(model, val_dataloader, criterion, device)

# 相关问题--
1. 这段代码缺少如何创建`UnetDecoder`和数据加载的部分，你需要自己实现它们。
2. 如何设置学习率调整策略？
3. 验证函数validate()应如何实现？

记得根据实际需求对上述代码进行修改，并添加合适的初始化、评估以及保存模型等功能。