pix2pixhd生成器测试代码
时间: 2023-08-29 12:09:17 浏览: 95
以下是一个基本的pix2pixHD生成器测试代码示例:
```python
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。