讲一下unet的pytorch版本的代码

UNet是一种常用于图像分割任务的卷积神经网络模型，其结构类似于U字形，因此得名为UNet。下面是UNet的PyTorch版本代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DoubleConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(DoubleConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=3, out_channels=1, features=[64, 128, 256, 512]):
        super(UNet, self).__init__()
        self.ups = nn.ModuleList()
        self.downs = nn.ModuleList()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

        # 建立下采样和上采样模型
        for feature in features:
            self.downs.append(DoubleConv(in_channels, feature))
            in_channels = feature

        for feature in reversed(features):
            self.ups.append(nn.ConvTranspose2d(feature*2, feature, kernel_size=2, stride=2))
            self.ups.append(DoubleConv(feature*2, feature))

        # 最后一层卷积
        self.bottleneck = DoubleConv(features[-1], features[-1]*2)
        self.final_conv = nn.Conv2d(features[0], out_channels, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        skip_connections = []

        # 下采样
        for down in self.downs:
            x = down(x)
            skip_connections.append(x)
            x = self.pool(x)

        # 最后一层卷积
        x = self.bottleneck(x)

        # 上采样
        for idx in range(0, len(self.ups), 2):
            x = self.ups[idx](x)
            skip_connection = skip_connections[len(skip_connections) - idx//2 - 1]
            x = torch.cat((x, skip_connection), dim=1)
            x = self.ups[idx+1](x)

        # 最后一层卷积
        x = self.final_conv(x)
        return x

代码中包含了两个模块：`DoubleConv`和`UNet`。

其中，`DoubleConv`是UNet模型中的基本卷积块，包含两个卷积层和一个ReLU激活函数，用于提取特征。

`UNet`是UNet模型的主体结构，其中包含了下采样、上采样和最后一层卷积。在下采样和上采样过程中，分别使用了`DoubleConv`模块和`nn.ConvTranspose2d`模块。在每个下采样过程中，将特征图保存在`skip_connections`列表中，以便在相应的上采样过程中使用。在最后一层卷积中，使用了一个$1\times1$的卷积层，将特征图大小调整为与输出大小相同。

以上就是UNet的PyTorch版本的代码，希望对你有所帮助。