U-net 架构（以最低分辨率为 32x32 像素为例），每个蓝色框对应一个多通道特征图。通道数显示在框的顶部。x-y 大小位于框的左下边缘。白框表示复制的特征图。箭头表示不同的操作。深蓝色箭头：利用3×3的卷积核对图片进行卷积后，通过ReLU激活函数输出特征通道；灰色箭头：对左边下采样过程中的图片进行裁剪复制；红色箭头：通过最大池化对图片进行下采样，池化核大小为2×2；绿色箭头：反卷积，对图像进

参考博客DataLoader是深度学习中重要的数据处理工具之一，旨在有效加载、处理和管理大规模数据集，用于训练和测试机器学习和深度学习模型。DataLoader是一个用于批量加载数据的工具，它可以将数据集分成多个小批量，并逐个加载，以适应模型训练的需要。DataLoader主要用于两个关键任务：数据加载和批次处理DataLoader可以从不同来源加载数据，如硬盘上的文件、数据库、网络等。它能够自动