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基于pytorch简单实现u-net前言​最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。​完整的代码在最后。本系列必须的基础​python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的​一是帮助自己巩固知识点；​二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足；​三是希望可以给大家一个参考。参考资料​来自b站大佬的项目库：b站链接：https://space.bilibili.com/18161609GitHub链接：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learnin

目录 一、卷积层—ConvolutionLayers 1.1 1d/2d/3d卷积1.2卷积—nn.Conv2d()nn.Conv2d1.3 转置卷积—nn.ConvTransposenn.ConvTranspose2d 二、池化层—PoolingLayer（1）nn.MaxPool2d（2）nn.AvgPool2d（3）nn.MaxUnpool2d 三、线性层—LinearLayer nn.Linear 四、激活函数层—ActivateLayer（1）nn.Sigmoid （2）nn.tanh（3）nn.ReLU（4）nn.LeakyReLU（5）nn.PReLU（6）nn.RReLU前期回