在边缘计算设备MLU和CPU上部署并优化实时风格迁移模型时，如何评估并对比模型的性能表现？请提供评估指标和相关代码。

为了在边缘计算设备MLU和CPU上部署并优化实时风格迁移模型，评估模型性能是至关重要的一步。性能评估不仅涉及到模型的准确性，还包括响应时间、资源消耗等指标，这对于确保模型在实际应用中的可行性和效率至关重要。推荐参考资源《探索人工智能实时风格迁移的智能计算系统》中提供的实验内容和评估脚本，该资源详细介绍了实时风格迁移的理论基础和实验步骤。

参考资源链接：[探索人工智能实时风格迁移的智能计算系统](https://wenku.csdn.net/doc/5q4q51o0hg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，模型的准确性可以通过比较原始图像与经过风格迁移处理后图像的相似度来评估。常用的评估指标包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），这些指标可以通过编程语言如Python中的相关库来实现。以下是一个简单的代码示例：

from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

# 假设 image_original 和 image_style迁移到 image_style_transferred 是原始图像、风格化图像和经过迁移处理的图像
original = image_original / 255.0
style迁移 = image_style_transferred / 255.0

# 计算PSNR和SSIM
psnr_value = psnr(original, style迁移)
ssim_value = ssim(original, style迁移)

print(f

参考资源链接：[探索人工智能实时风格迁移的智能计算系统](https://wenku.csdn.net/doc/5q4q51o0hg?spm=1055.2569.3001.10343)