写出神经网络风格迁移的伪代码

神经网络风格迁移是一种计算机视觉技术，它利用预训练的风格网络和内容网络来将一张图片的内容风格化为另一张风格图片的风格。以下是一个简单的神经网络风格迁移的伪代码概述：

// 假设我们使用Python和TensorFlow库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG19
from tensorflow.keras.preprocessing import image

# Step 1: 加载预训练模型
style_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))  # 风格网络
content_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)  # 内容网络

# Step 2: 加载原始内容和风格图像
content_img = load_image('content.jpg')
style_img = load_image('style.jpg')

# Step 3: 预处理图像
content_tensor = preprocess_image(content_img)
style_tensor = preprocess_image(style_img)

# Step 4: 提取特征
content_features = content_model(content_tensor)
style_features = style_model(style_tensor)

# Step 5: 定义损失函数
content_loss = mean_squared_error(content_features, content_features)  # 内容损失
style_loss = gram_matrix_loss(style_features, style_features)  # 风格损失
total_loss = alpha * content_loss + beta * style_loss  # 总损失

# Step 6: 定义优化器和迭代
optimizer = Adam()
with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(content_tensor)
    losses = total_loss(content_tensor)
grads = tape.gradient(losses, content_tensor)

# Step 7: 更新图像
content_tensor = content_tensor - learning_rate * grads
stylized_img = deprocess_image(content_tensor)

// 迭代更新直至满足特定停止条件，如达到最大迭代次数或损失变化较小
for _ in range(num_iterations):
    stylized_img = update_and_reapply(style_model, content_model, stylized_img, content_img, style_img)

// 最后保存风格迁移后的图像
save_image(stylized_img, 'output.jpg')

//