cnn代码，将45x235的低分辨率输入映射为150x675的高分辨率输出

以下是一个简单的CNN代码示例，将45x235的低分辨率输入映射为150x675的高分辨率输出：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义CNN模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.upsample = nn.Upsample(size=(150, 675), mode='bilinear', align_corners=True)
        self.conv5 = nn.Conv2d(128, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv3(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv4(x))
        x = self.upsample(x)
        x = nn.functional.relu(self.conv5(x))
        return x

# 创建模型实例
net = Net()

# 创建输入数据（假设为随机数据）
input_data = torch.randn(1, 1, 45, 235)

# 前向传播计算输出
output_data = net(input_data)

# 打印输出数据的形状
print("Output shape:", output_data.shape)

这段代码定义了一个简单的CNN模型，包含了几个卷积层和上采样层。在`forward`方法中，输入数据经过卷积层进行特征提取，然后通过上采样层进行尺寸放大，最后经过最后一个卷积层得到最终的高分辨率输出。在这个例子中，输入数据的通道数为1（灰度图像），输出数据的通道数为3（RGB图像）。模型的输出形状为`(1, 3, 150, 675)`，即一张大小为150x675的RGB图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的模型结构和参数设置可能需要根据实际情况进行调整和优化。