U-Net编码器代码具体实现说明

U-Net是一种在医学图像分割任务中非常流行的卷积神经网络。它的主要特点是将输入图像通过编码器逐步降采样，然后再通过解码器逐步上采样来生成输出图像。

下面是U-Net编码器的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class EncoderBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, padding=padding)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        return x

该代码实现了一个U-Net编码器中的一个块。该块包括一个卷积层、一个批标准化层、一个ReLU激活层和一个最大池化层。输入的图像通过该块逐步降采样，输出的图像大小为输入的1/2。

组合多个这样的块，就可以构建U-Net编码器。