给出它的pytorch代码

在PyTorch中，计算SSIM损失函数通常需要导入`torchvision.transforms.functional`模块，因为它包含了一个已经封装好的计算SSIM的函数。以下是一个简单的例子：

import torch
from torchvision.transforms import functional as F

def ssim_loss(image1, image2):
    # 确保输入都是张量且归一化到[0, 1]范围
    image1 = F.normalize(image1, (0.5, 0.5), (0.5, 0.5))
    image2 = F.normalize(image2, (0.5, 0.5), (0.5, 0.5))

    # 计算SSIM得分，返回的是一个介于0和1之间的浮点数
    return 1 - F.ssim(image1, image2, win_size=11, data_range=1.0)

# 使用示例
predicted_image = torch.rand(1, 3, 64, 64)
ground_truth_image = torch.rand(1, 3, 64, 64)
loss = ssim_loss(predicted_image, ground_truth_image)

在这个例子中，`win_size`是滤波器大小，`data_range`是数据的最大差值，这两个参数可以根据实际需求调整。