用python构建DRRN超分辨率模型，给出模型代码，要求输入输出通道数为1

好的，我可以为您提供一个简单的DRRN超分辨率模型的代码，如下所示：

import torch
import torch.nn as nn

class DRRN(nn.Module):
    def __init__(self, scale_factor=2, num_channels=64, num_blocks=8):
        super(DRRN, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=num_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        
        layers = []
        for i in range(num_blocks):
            layers.append(nn.Conv2d(in_channels=num_channels, out_channels=num_channels, kernel_size=3, padding=1))
            layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
        self.layers = nn.Sequential(*layers)
        
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=num_channels, out_channels=1, kernel_size=3, padding=1)
        self.scale_factor = scale_factor

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        
        residual = x
        x = self.layers(x)
        x = self.conv2(x)
        
        # Upsample the output
        x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=self.scale_factor, mode='bicubic')
        output = x + residual
        return output

这个模型使用了一个卷积层来处理输入图像，然后使用了若干个残差块来提高模型的超分辨率性能，并使用另一个卷积层来生成输出图像。最后，输出图像在上采样时使用了双三次差值的方法。这个模型可以通过在初始化时指定 scale_factor、num_channels、num_blocks 来适应不同的超分辨率场景和资源限制。

另外，这个模型目前只支持输入通道数为 1，输出通道数也是 1，可以在训练时调整输入输出通道数以满足不同的应用需求，但需要相应地更改初始化中的 num_channels 参数。