pytorch 图像压缩

### 使用 PyTorch 实现图像压缩

#### 构建自编码器模型
为了实现图像压缩，一种常见的方法是构建一个自编码器(Autoencoder)，该结构由两部分组成：编码器和解码器。编码器负责将输入图像转换成低维表示（即压缩），而解码器则尝试从这个紧凑的表征重构原始数据。

import torch.nn as nn

class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()
        
        # 定义编码器层
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1),  
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1), 
            nn.ReLU(True))
            
        # 定义解码器层    
        self.decoder = nn.Sequential(      
            nn.ConvTranspose2d(32, 16, kernel_size=4, stride=2, padding=1),   
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(16, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1),     
            nn.Tanh())

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

此代码片段展示了如何创建一个简单的卷积神经网络作为自动编码器来执行图像压缩任务[^3]。

#### 训练过程概述
在训练阶段，会采用均方误差(MSE)损失函数衡量重建图像与原图之间的差异，并借助随机梯度下降(SGD)或其他优化算法调整权重以最小化这种差距。具体来说：

- 输入一批次的真实图片给定到编码器；
- 获取经过编码后的潜在空间向量；
- 将这些特征传递给解码器生成近似版本；
- 对比两者计算MSE并反向传播更新参数直至收敛。

#### 测试与评估
完成训练之后，可以通过加载预训练好的模型来进行测试集上的性能验证。对于已经保存下来的checkpoint文件，可以直接调用`compressai.utils.eval_model`模块下的命令行接口快速获取质量指标如PSNR、BPP等[^2]。

python -m compressai.utils.eval_model \
    checkpoint /path/to/test_images/ \
    -a architecture_name \
    -p path_to_checkpoint_file.pth.tar

上述指令用于评价指定路径下存储的特定架构及其对应的权值文件，在实际应用时需替换相应位置的内容。