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错误原因分析：

• Assertion错误： 错误信息显示 Assertion 't >= 0 && t < n_classes' failed.，这意味着在计算损失时，标签t的值不在预期的类别范围内，即t小于0或大于等于类别数量。

• 标签值问题： 在 PASCAL VOC 数据集中，标签图像中的像素值范围是 0 到 20（共21个类别），但其中有些像素值为 255，用于表示“忽略”或“无效”区域。

• 损失函数配置： 使用 nn.CrossEntropyLoss 时，如果不指定 ignore_index 参数，默认情况下不会忽略任何标签值。当标签中存在值为 255 的像素时，就会触发上述断言错误。

• 数据增强同步问题： 在 data_transforms 和 target_transforms 中，图像和标签分别进行了数据增强，但这些变换并未同步。例如，随机裁剪和翻转等操作需要同时应用于图像和对应的标签，否则会导致标签与图像不匹配，进而产生错误。

解决方案：

1. 修改损失函数： 在定义损失函数时，添加 ignore_index=255，以忽略标签中值为 255 的像素。

   criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255)
   

2. 同步数据增强： 确保对图像和标签应用相同的随机变换。为此，可以创建自定义的变换类，使得图像和标签同时进行相同的变换。

3. 调整标签的预处理： 在对标签进行转换时，避免使用可能改变像素值的操作。例如，不要对标签应用可能引入新像素值的插值或归一化操作。

4. 修正代码中的重复输出： 确保 if __name__ == '__main__': 下的代码缩进正确，避免脚本被多次执行。

**说明：**

- **自定义联合变换类 `JointTransform`：** 该类确保对图像和标签应用相同的随机变换，包括随机裁剪和随机水平翻转。这避免了图像和标签不匹配的问题。

- **标签转换：** 在 `JointTransform` 中，标签在转换后被转换为 `torch.LongTensor`，并确保标签的值范围正确。

- **损失函数：** 在定义损失函数时，添加了 `ignore_index=255`，以忽略标签中值为 255 的像素。

- **训练循环中的标签处理：** 在训练和验证过程中，标签直接被传递到模型和损失函数中，避免了不必要的类型转换。

- **修正了重复输出的问题：** 确保 `if __name__ == '__main__':` 下的代码缩进正确，避免脚本被多次执行。

通过上述修改，代码应能正确运行，避免之前的错误。同时，数据增强的同步应用可以提高模型的泛化能力。

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