torchmetrics1.4.2里用什么计算psnr

在PyTorch Metrics库的1.4.2版本中，并没有直接提供计算PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）的内置模块。PSNR通常用于衡量两个图像之间的质量差异，特别是在图像处理和计算机视觉领域。如果你需要计算PSNR，你可以自定义一个函数，参考公式：

import torch
from torch.nn.functional import mse_loss

def psnr(image1, image2, max_value=1.0):
    # 确保输入是Tensor
    image1 = torch.tensor(image1).float()
    image2 = torch.tensor(image2).float()

    # 计算MSE (均方误差)
    mse = mse_loss(image1, image2)
    
    # PSNR的公式是10 * log10(1 / MSE)，注意log base 10
    return 10 * torch.log10(max_value**2 / mse)

# 使用示例
image_pred = ...  # 预测图像
image_true = ...  # 真实图像
psnr_value = psnr(image_pred, image_true)

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在功能方面，ueditor 1.4.2新增了一些实用的功能，比如支持自定义上传接口、批量上传图片、音视频上传等等，大大提高了用户的编辑效率。同时，它还加强了对移动端的支持，使得在移动设备上也能够流畅地进行文本编辑和管理。

值得一提的是，ueditor 1.4.2在兼容性方面也做了很多改进，支持了更多的浏览器、操作系统和设备，确保用户能够在各种环境下都能够正常使用这款编辑器。

总的来说，ueditor 1.4.2是一款非常成熟、稳定、功能丰富的富文本编辑器，它不仅能够满足个人用户的需求，还可以广泛应用于企业、教育、媒体等各个领域，为用户提供高效、便捷的文本编辑和管理体验。

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