srcnn代码复现pytorch

SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network)是一种经典的深度学习网络，用于图像超分辨率重建。在PyTorch中复现SRCNN，你需要首先安装必要的库，如torch、torchvision等，并了解SRCNN的基本结构，它主要包括三个部分：卷积层（Conv）、跳跃连接（Skip Connection）和非线性激活函数。

以下是简单的步骤：

1. 导入所需的模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms

2. 定义SRCNN模型，通常包括两个卷积层（第一个用于特征提取，第二个用于重建高分辨率图像）和一个跳跃连接（将低分辨率输入直接添加到高分辨率输出中）：

class SRCNN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=9):
        super(SRCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=kernel_size, padding=4)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=kernel_size, padding=4)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32, out_channels, kernel_size=kernel_size, padding=4)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.conv3(x)
        return x + x * 0.5  # 跳跃连接

# 实例化并设置超参数
model = SRCNN()
in_channels = out_channels = 1  # 对于灰度图像，通道数为1

3. 编写训练和测试循环，加载数据和优化器：

# ... 数据预处理和加载 ...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练...
    model.train()
    for img_lr, img_hr in train_loader:
        img_lr = img_lr.to(device)
        img_hr = img_hr.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        pred = model(img_lr)
        loss = criterion(pred, img_hr)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 测试...
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for img_lr, _ in test_loader:
            img_lr = img_lr.to(device)
            sr_img = model(img_lr)