transunet完整代码

TransUNet是一种用于医学图像分割的深度学习模型，它结合了Transformer结构与U-Net架构的优点。完整代码通常包含以下几个部分：

1. **导入库**：首先需要导入相关的深度学习库，如PyTorch、torchvision、numpy等。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch import nn

2. **模型定义**：定义TransUNet类，它会继承自基本的U-Net结构，并加入Transformer编码块。

class TransformerBlock(nn.Module):
    ...

class TransUNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(TransUNet, self).__init__()
        # ...在这里构建Transformer编码块和其他U-Net层...

3. **构建网络结构**：这部分包括编码器、解码器和连接模块，可能还会涉及到注意力机制。

4. **预处理和数据加载**：定义数据增强和数据集处理函数。

def preprocess_image(image):
    return transforms.Compose([...])(image)

train_loader = DataLoader(Dataset(...), batch_size=..., shuffle=True)

5. **训练循环**：设置优化器、损失函数，然后进行训练迭代。

6. **保存和加载模型**：提供保存和加载模型的功能。

完整代码量较大，不适合在这儿展示，但你可以在GitHub上找到开源项目，比如https://github.com/Segmentation_models/segmentation_models.pytorch 或者从相关论文的官方实现获取代码参考。