请给出用该数据集训练网络的代码

好的，以下是使用PyTorch框架训练UNET模型的示例代码，假设您已经准备好了数据集并定义好了UNET模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from dataset import MyDataset   # 自定义数据集类
from unet import UNet   # 自定义UNET模型类

# 定义超参数
batch_size = 32
epochs = 50
learning_rate = 0.001

# 定义数据增强和预处理函数
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])   # 灰度图像只有一个通道，均值和标准差都是0.5
])

# 加载训练集和验证集
train_set = MyDataset("data/train/trainvol", "data/train/trainseg", transform)
val_set = MyDataset("data/val/valvol", "data/val/valseg", transform)
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_set, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义模型、损失函数和优化器
model = UNet()
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()   # 二分类交叉熵损失
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    train_loss = 0.0
    val_loss = 0.0
    model.train()
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * images.size(0)
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for images, labels in val_loader:
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            val_loss += loss.item() * images.size(0)
    train_loss /= len(train_set)
    val_loss /= len(val_set)
    print("Epoch: {}, Train Loss: {:.4f}, Val Loss: {:.4f}".format(epoch+1, train_loss, val_loss))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "unet.pt")

上述代码中，我们使用自定义的MyDataset类加载数据集，并使用DataLoader将数据集组织成批次。然后，我们定义了UNET模型、二分类交叉熵损失函数和Adam优化器，并在训练过程中迭代地计算损失和更新模型权重。在每个epoch结束后，我们计算训练集和验证集的平均损失，并输出结果。最后，我们保存训练好的模型。

需要注意的是，以上示例代码仅供参考，具体的实现可能需要根据您的数据集和需求进行一些修改。