dncnn train.py

DnCNN是一种基于深度学习的图像去噪算法，train.py是用来训练DnCNN模型的脚本。在使用train.py之前，需要确保已经准备好了训练集和测试集数据，并且已经安装好了相关的依赖库。

以下是一个简单的DnCNN模型训练示例：

1. 导入必要的库和定义模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import MyDataset
from model import DnCNN

# 定义模型
model = DnCNN()

2. 定义超参数和优化器

# 定义超参数
batch_size = 128
learning_rate = 0.001
num_epochs = 50

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

3. 加载数据集

# 加载训练集和测试集
train_dataset = MyDataset(train=True)
test_dataset = MyDataset(train=False)

# 使用DataLoader加载数据集
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

4. 训练模型

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for data in train_loader:
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * inputs.size(0)

    # 计算测试集上的损失
    model.eval()
    test_loss = 0.0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            inputs, labels = data
            outputs = model(inputs)
            loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
            test_loss += loss.item() * inputs.size(0)

    train_loss /= len(train_dataset)
    test_loss /= len(test_dataset)
    print("Epoch: {}, Train Loss: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}".format(epoch+1, train_loss, test_loss))

在训练完成后，可以使用训练好的模型对新的图像进行去噪处理。