使用自己的数据集训练MPRNET

要使用自己的数据集训练MPRNet，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的数据集按照作者提供的数据格式进行准备，参考GOPro数据集的格式。

2. 修改训练配置文件中的相关参数，例如GPU编号、模型类型等。根据你的需要修改批量大小（batch_size）、训练周期数（num_epochs）等参数。

3. 设置训练数据集和验证数据集的路径。将训练图像的路径设置为TRAIN_DIR，将验证图像的路径设置为VAL_DIR。

4. 设置模型保存路径。将保存模型和图像的路径设置为SAVE_DIR。

5. 执行训练脚本，开始训练MPRNet。根据作者提供的示例，运行以下命令：

   python train.py --config config.yaml

其中，config.yaml是你修改后的训练配置文件的名称。

通过按照以上步骤操作，你可以使用自己的数据集训练MPRNet模型。