import torch import numpy as np from math import exp import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable #计算PSNR SSIM RMSE函数 def compute_measure(x, y, pred, data_range): original_psnr = compute_PSNR(x, y, data_range) original_ssim = compute_SSIM(x, y, data_range) original_rmse = compute_RMSE(x, y) pred_psnr = compute_PSNR(pred, y, data_range) pred_ssim = compute_SSIM(pred, y, data_range) pred_rmse = compute_RMSE(pred, y) return (original_psnr, original_ssim, original_rmse), (pred_psnr, pred_ssim, pred_rmse) #计算MSE def compute_MSE(img1, img2): return ((img1 - img2) ** 2).mean() def compute_RMSE(img1, img2): if type(img1) == torch.Tensor:#判断数据类型，选择是torch还是numpy return torch.sqrt(compute_MSE(img1, img2)).item() else: return np.sqrt(compute_MSE(img1, img2)) #计算PSNR def compute_PSNR(img1, img2, data_range): if type(img1) == torch.Tensor: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * torch.log10((data_range ** 2) / mse_).item() else: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * np.log10((data_range ** 2) / mse_) #计算SSIM def compute_SSIM(img1, img2, data_range, window_size=11, channel=1, size_average=True):

这段代码是用来计算图像处理过程中一些评价指标的函数，包括PSNR、SSIM和RMSE。其中，PSNR是峰值信噪比，SSIM是结构相似性指标，RMSE是均方根误差。这些指标可以用来评价图像处理算法的效果，判断处理后的图像与原图之间的差异程度。这些函数的输入参数包括两张图像，以及数据范围等信息，输出结果包括原图与处理后图像之间的各项指标。这些函数使用了PyTorch和NumPy等Python库。

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解释代码：import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F

这段代码的作用是导入必要的Python库和模块。具体解释如下：

- `import numpy as np`：导入NumPy库，将其别名为`np`，以便在代码中更方便地使用。
- `import torch`：导入PyTorch库。
- `from torch import nn`：从PyTorch库中导入`nn`模块，该模块包含神经网络的构建块。
- `from torch.nn import functional as F`：从`nn`模块中导入`functional`模块并将其别名为`F`，该模块包含一些常用的函数，如激活函数和损失函数。

import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn

这是一段导入 PyTorch 库中常用模块和函数的代码。其中：

- `import torch` 导入了 PyTorch 库；
- `import torch.nn.functional as F` 导入了 PyTorch 中的函数模块，并将其命名为 `F`；
- `from torch import nn` 导入了 PyTorch 中的 `nn` 模块，它包含了各种神经网络层的实现。