将已经训练好的超分辨率模型进行剪枝，不会出现一片灰图像，求代码

这里提供一个基于PyTorch的简单代码示例，用于对已经训练好的超分辨率模型进行剪枝：

import torch
import torchvision.models as models
import torch.nn.utils.prune as prune

# 加载已经训练好的超分辨率模型
model = models.srresnet(pretrained=True)

# 定义剪枝比例
pruning_perc = 0.2

# 获取模型中第一个卷积层
conv_layer = model.conv1

# 对卷积层进行剪枝
prune.l1_unstructured(conv_layer, name='weight', amount=pruning_perc)

# 剪枝后保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'pruned_srresnet.pth')

在这个示例中，我们首先加载已经训练好的超分辨率模型（这里使用了PyTorch的内置模型SRResNet），然后定义剪枝比例。接着，我们获取模型中的第一个卷积层，并对其进行剪枝，最后保存剪枝后的模型。注意，这里我们使用了PyTorch的剪枝API `prune.l1_unstructured`，并指定了剪枝的参数：剪枝的对象是`conv_layer`，剪枝的属性是`weight`，剪枝比例为`pruning_perc`。

需要注意的是，剪枝后的模型可能会出现一片灰图像的问题，这通常是因为剪枝的比例过高导致的。为了避免出现这种情况，可以逐步增加剪枝比例，同时观察剪枝后模型的性能，直到达到一个最优的剪枝比例。