pix2pixhd生成器测试代码

以下是一个基本的pix2pixHD生成器测试代码示例：

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('NVIDIA/DeepLearningExamples:torchhub', 'pix2pixHD', pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 加载并预处理输入图像
input_image = Image.open('input.jpg')
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
input_tensor = preprocess(input_image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行图像转换
with torch.no_grad():
    output_tensor = model.netG(input_tensor)

# 反归一化输出图像
output_tensor = (output_tensor + 1.0) / 2.0
output_image = transforms.ToPILImage()(output_tensor.squeeze())

# 显示输入和输出图像
input_image.show()
output_image.show()

请注意，上述代码使用了NVIDIA的DeepLearningExamples仓库中的pix2pixHD模型。您需要确保已安装相应的依赖项，并且已下载预训练模型。此外，您需要将`input.jpg`替换为您自己的输入图像路径。

希望这可以帮助到您！如有任何疑问，请随时提问。