使用pytorch训练一个基于多尺度自编码网络，实现红外与可见光图像融合的模型代码

以下是一个基于PyTorch训练多尺度自编码网络实现红外与可见光图像融合的模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets

# 定义多尺度自编码网络
class MultiScaleAE(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiScaleAE, self).__init__()
        self.encoder1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.decoder1 = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(8, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(16, 1, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
            nn.Tanh()
        )
        self.encoder2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.decoder2 = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(8, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(16, 1, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x1, x2):
        x1 = self.encoder1(x1)
        x1 = self.decoder1(x1)
        x2 = self.encoder2(x2)
        x2 = self.decoder2(x2)
        return x1, x2

# 定义数据预处理器
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder('./data', transform=data_transforms)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 实例化模型
model = MultiScaleAE()

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

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for data in train_loader:
        img1, img2 = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs1, outputs2 = model(img1, img2)
        loss1 = criterion(outputs1, img1)
        loss2 = criterion(outputs2, img2)
        loss = loss1 + loss2
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item() * img1.size(0)
    epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, epoch_loss))
    
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

在上述代码中，我们首先定义了一个多尺度自编码网络 `MultiScaleAE`，其中包括两个编码器和两个解码器。我们将红外图像和可见光图像输入到分别对应的编码器中，然后分别通过对应的解码器进行重建。

接着，我们定义了数据预处理器 `data_transforms`，并使用 `datasets.ImageFolder` 加载了数据集。然后实例化了模型 `model`，并定义了损失函数和优化器。

最后，我们使用 `train_loader` 迭代训练数据集，将每个 batch 的数据输入到模型中进行训练，并在每个 epoch 结束时输出训练损失。训练完成后，我们使用 `torch.save` 将训练好的模型保存到本地。