怎么调用 EDSR-PyTorch

要使用 EDSR-PyTorch，需要先安装 PyTorch 和一些其他依赖项。然后，您可以从 GitHub 上找到 EDSR-PyTorch 的源代码并下载它。在下载源代码之后，您可以通过导入 EDSR 模型和必要的库来使用它。

以下是一个简单的示例，演示如何加载 EDSR 模型并对图像进行超分辨率处理：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 导入 EDSR 模型
from model import EDSR

# 加载预训练模型
model = EDSR(upscale_factor=4, num_channels=3, num_res_blocks=32)
model.load_state_dict(torch.load('edsr.pt', map_location='cpu'))

# 转换输入图像
img = Image.open('input.png').convert('RGB')
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
input_img = transform(img).unsqueeze(0)

# 运行模型
with torch.no_grad():
    output = model(input_img)

# 保存输出图像
output_img = output.squeeze().permute(1, 2, 0).clamp(0, 1).numpy()
output_img = (output_img * 255).astype('uint8')
Image.fromarray(output_img).save('output.png')

请注意，此示例假定您已经将预训练模型保存到名为 `edsr.pt` 的文件中。如果您需要训练自己的模型，则可以使用 `train.py` 脚本来训练模型。