使用pytorch1编写一个完整详细的DnCNN代码，并说明每一步步骤

使用PyTorch编写一个深度卷积神经网络（Dense Convolutional Neural Network，简称DnCNN）用于图像去噪的基本步骤如下。这里我们假设你已经安装了PyTorch库。首先，你需要了解DnCNN的主要结构包括密集连接的卷积层、批量归一化和ReLU激活函数。

# 导入所需库
import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam

# 定义DnCNN模型
class DnCNN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1, num_of_layers=17, kernel_size=3, padding=1, stride=1):
        super(DnCNN, self).__init__()
        
        # 初始化层列表
        layers = []
        for _ in range(num_of_layers):
            layers += [
                nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, padding=padding, stride=stride),
                nn.BatchNorm2d(in_channels),   # 批量归一化
                nn.ReLU(inplace=True)          # ReLU激活
            ]
            if in_channels == out_channels and _ == num_of_layers - 1:  # 最后一层不需要激活
                break
            else:
                in_channels *= 2     # 每经过一次卷积，通道数翻倍
        
        self.dncnn = nn.Sequential(*layers)
    
    def forward(self, x):
        return self.dncnn(x)

# 示例：创建一个2输入通道（灰度图）的DnCNN
model = DnCNN(in_channels=1, out_channels=1)

# 假设输入噪声图像和干净图像大小为256x256
input_noisy = torch.randn(1, 1, 256, 256)
input_clean = torch.randn(1, 1, 256, 256)

# 定义损失函数（如均方误差）
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 假设我们有训练循环，这里简化为一个前向传播示例
output = model(input_noisy)
loss = criterion(output, input_clean)
print("Loss:", loss.item())

# 训练过程通常包含反向传播、更新参数等步骤
# ...

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