使用PORTCH采用CIFAR10数据集基于卷积神经网络的图像去噪

好的，下面是一个使用PyTorch实现的基于卷积神经网络的图像去噪的示例代码，使用的是CIFAR10数据集：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义卷积神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = self.conv3(x)
        return x

# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.RandomCrop(32, padding=4),
     transforms.RandomHorizontalFlip(),
     transforms.ToTensor()])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 定义损失函数和优化器
net = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练网络
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, _ = data
        noisy_inputs = inputs + torch.randn_like(inputs) * 0.1 # 加入高斯噪声
        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(noisy_inputs)
        loss = criterion(outputs, inputs) # 计算损失
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每100个mini-batches打印一次平均损失
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0
print('Finished Training')

这个示例代码中，我们首先定义了一个卷积神经网络，然后加载了CIFAR10数据集，并定义了损失函数和优化器。训练时，我们每次从数据集中随机选取一个mini-batch的数据进行训练，将输入图像加入高斯噪声后输入网络，计算网络输出和输入图像之间的MSE损失，并反向传播更新网络参数。最后，我们训练了10个epochs，每个epoch中训练集中的所有数据都被使用了一次。