FCN网络使用PyTorch构建。

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利用PyTorch构建的FCN网络，依赖于torchvision提供的VGG预训练模型作为基础。该网络在输出层经过nn.logsoftmax处理后，采用nn.NLLLoss()损失函数进行训练和优化。

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基于PyTorch的FCN网络实现

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简介：本文介绍了Deep-Route，一种基于PyTorch框架的深度学习方法，用于通过训练深层全卷积神经网络来优化电路布局中的信号路由问题。该存储库包含了一个使用PyTorch实现的深层、完全卷积神经网络（提供预训练权重）以及用于生成论文所述数据集的代码。此深度学习模型旨在使电路布局能够选择合适的金属轨道和电线类组合，以优化布线设计。网络输入是编码了需要布线引脚的空间位置信息的设计布局。经过15层完全卷积处理后，紧跟着的是分数比较器，最终输出8个布局层级（包括4个路由层级、3个通行层级以及一个标识映射的pin层级）。这些输出随后被解码以生成具体的电路路径设计。为了使用这个项目，请在Linux系统上安装PyTorch，并设置虚拟环境。具体步骤如下： - 分支并配置虚拟环境，同时安装所需的依赖项：运行命令`./setup_virtualenv.sh` - 安装PyTorch：执行脚本`./setup_pytorch.sh` - 激活创建的虚拟环境后，启动Jupyter Notebook以开始使用项目资源和代码。操作方法为执行命令 `./start_jupyter_env.sh` 以上是该项目的基本安装与运行步骤概述。

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