pytorch 图像代码复现

要复现PyTorch图像代码，首先需要进行一些步骤和修改，具体如下：

1. 引用中提到，将`from torch.utils.serialization import load_lua`改为`import torchfile`。这是因为在新版本的PyTorch中，`torch.utils.serialization`已被移除，可以使用`torchfile`来代替。

2. 在代码中插入以下代码段，引用中提到的：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这段代码会检查是否有可用的CUDA设备，如果有则使用CUDA，否则使用CPU。这可以提高代码在GPU上的运行速度。

3. 将引用中提到的代码段：

if args.to(device):

替换为以下代码段：

if torch.cuda.is_available():

这段代码会检查是否有可用的CUDA设备，如果有，则将数据和模型移动到CUDA设备上。

通过以上步骤和修改，可以成功复现PyTorch图像代码，并在需要时将代码运行在CUDA设备上，以加速计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [densefuse-pytorch 图像融合代码复现记录](https://blog.csdn.net/m0_37933882/article/details/111630934)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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