def get_input_param_optimizer(input_img): # this line to show that input is a parameter that requires a gradient input_param = nn.Parameter(input_img.data) optimizer = optim.LBFGS([input_param]) return input_param, optimizer def run_style_transfer(cnn, content_img, style_img, input_img, num_steps=300, style_weight=1000, content_weight=1): """Run the style transfer.""" print('Building the style transfer model..') model, style_losses, content_losses = get_style_model_and_losses(cnn, style_img, content_img, style_weight, content_weight) input_param, optimizer = get_input_param_optimizer(input_img) print('Optimizing..') run = [0] while run[0] <= num_steps: def closure(): # correct the values of updated input image input_param.data.clamp_(0, 1) optimizer.zero_grad() model(input_param) style_score = 0 content_score = 0 for sl in style_losses: style_score += sl.backward() for cl in content_losses: content_score += cl.backward() run[0] += 1 if run[0] % 50 == 0: print("run {}:".format(run)) print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format( style_score.data[0], content_score.data[0])) print() return style_score + content_score optimizer.step(closure) # a last correction... input_param.data.clamp_(0, 1) return input_param.data

这是一个用于运行风格迁移的 Python 代码。它使用 PyTorch 框架来实现。具体来说，它定义了一个函数 `run_style_transfer`，该函数接受一些参数：`cnn`，`content_img`，`style_img`，`input_img`，`num_steps`，`style_weight` 和 `content_weight`。其中，`cnn` 是卷积神经网络，`content_img` 是内容图像，`style_img` 是风格图像，`input_img` 是输入图像（即风格迁移生成的图像），`num_steps` 是进行优化的迭代次数，`style_weight` 和 `content_weight` 是用于计算损失的权重参数。

在 `run_style_transfer` 函数中，首先调用了 `get_style_model_and_losses` 函数来获取风格迁移模型，并拆分出样式损失和内容损失。然后，调用 `get_input_param_optimizer` 函数来获取输入图像参数和优化器。接下来，使用 LBFGS 优化器来最小化样式损失和内容损失的加权和，以生成最终的输出图像。

在 `closure` 函数中，对输入图像进行修正，并计算样式损失和内容损失。最后，将两者相加，返回优化器的损失值。在每 50 个迭代步骤之后，输出当前的样式损失和内容损失。

最后，将生成的图像进行最后一次修正，将其像素值限制在 0 到 1 之间，并返回最终的输出图像。