使用pytorch编写一个详细的Dncnn

Deep Neural Network (DnCNN)是一种用于图像去噪声的经典深度学习模型，PyTorch是一个流行的Python库，非常适合构建这类模型。以下是一个简单的DnCNN在PyTorch中的实现步骤：

首先，确保安装了必要的库：

pip install torch torchvision numpy

然后，创建一个基础的DnCNN模型结构，它通常包含卷积层、批归一化层和ReLU激活函数：

import torch.nn as nn

class DnCNN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, n_layers=17, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1):
        super(DnCNN, self).__init__()
        
        layers = []
        for _ in range(n_layers):
            layers += [
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation),
                nn.BatchNorm2d(out_channels),
                nn.ReLU(inplace=True)
            ]
            if _ % 2 == 0:  # 每隔两层加入一个降采样层
                layers.append(nn.AvgPool2d(kernel_size=2))  # 下采样
                in_channels //= 2
        
        # 添加最后一层，去除下采样的操作
        layers += [nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=padding, dilation=dilation)]
        layers.append(nn.Tanh())  # 输出需要的是像素值范围在[-1, 1]内的数据，所以这里使用tanh作为激活函数

        self.dncnn = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        return self.dncnn(x)

接下来，你可以训练这个模型，比如使用L1 loss和Adam优化器：

model = DnCNN(3, 3)  # 输入3通道的RGB图像，输出也是3通道
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.L1Loss()

# 训练过程...
for epoch in range(num_epochs):
    noisy_image = add_noise(image)  # 噪声添加部分
    clean_image = model(noisy_image)
    loss = criterion(clean_image, ground_truth_image)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()