更改SRRestNet网络将其适用于接收一组低分辨率图像与单张高清图像作为一个训练对作为输入的网络结构完整程序示例

这里是一个简单的示例，演示如何修改 SRResNet 网络以接受一组低分辨率图像和单张高清图像作为训练对：

import torch.nn as nn

class SRResNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, num_residual_blocks):
        super(SRResNet, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=9, padding=4)
        self.prelu = nn.PReLU()
        
        self.residual_blocks = nn.Sequential(*[ResidualBlock(64) for _ in range(num_residual_blocks)])
        
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        
        self.upsample = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.PixelShuffle(upscale_factor=2),
            nn.PReLU(),
            nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=9, padding=4)
        )

    def forward(self, inputs):
        lr_imgs, hr_img = inputs
        x = self.conv1(lr_imgs)
        x = self.prelu(x)
        residual = x
        
        x = self.residual_blocks(x)
        
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x += residual
        
        sr_imgs = self.upsample(x)
        
        return sr_imgs, hr_img

在这个示例中，我们增加了一个 `inputs` 参数，它是一个元组，包含一个由一组低分辨率图像组成的张量和一个单张高清图像的张量。我们将低分辨率图像传递到第一层卷积中，而将高清图像作为输出的一部分返回。

请注意，我们仍然使用相同的网络架构，其中包括一些残差块和上采样层，以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。我们只是将网络修改为接受多个低分辨率图像作为输入，并在输出中包含高分辨率图像。

在训练时，我们可以将一组低分辨率图像和单张高清图像作为一个训练对进行输入。我们需要相应地修改训练循环，以便将训练数据从一个低分辨率张量列表和一个高分辨率张量列表中加载，然后将它们组合成一个训练对。