pytorch实现结合 L1 和结构相似性SSIM的损失函数的代码

在PyTorch中，要实现结合L1（绝对差）和结构相似性(SSIM)的损失函数，首先你需要导入必要的库，然后创建一个自定义的损失函数。下面是一个简单的示例：

import torch
from torch.nn import functional as F
from skimage.measure import compare_ssim

class CombinedLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, l1_weight=0.8, ssim_weight=0.2):
        super(CombinedLoss, self).__init__()
        self.l1_loss = torch.nn.L1Loss()
        self.ssim_loss = lambda x, y: 1 - compare_ssim(x.clamp_(0, 1), y.clamp_(0, 1), multichannel=True)

    def forward(self, pred, target):
        l1_part = self.l1_loss(pred, target)
        ssim_part = self.ssim_loss(pred, target)
        combined_loss = l1_part * l1_weight + ssim_part * ssim_weight
        return combined_loss

# 使用方法
loss_fn = CombinedLoss()  # 创建一个损失函数实例
pred_tensor = ...  # 预测图像张量
target_tensor = ...  # 真实图像张量
loss = loss_fn(pred_tensor, target_tensor)  # 计算并返回损失值

在这个例子中，`l1_weight`和`ssim_weight`分别控制了L1损失和SSIM损失的相对权重。`forward`方法中，我们计算了两个损失部分并组合起来。