给出代码:加载.pth模型到生成器并开启评估模式进行图像修复
时间: 2023-06-25 21:06:20 浏览: 44
以下是加载.pth模型到生成器并开启评估模式进行图像修复的代码实现:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from models import Generator # 导入生成器模型
from PIL import Image
# 定义图像预处理和后处理函数
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
to_pil = transforms.ToPILImage()
# 加载.pth模型到生成器
model = Generator()
model.load_state_dict(torch.load('generator.pth'))
model.eval()
# 开始评估模式进行图像修复
with torch.no_grad():
# 加载待修复的图像
img = Image.open('input.jpg')
img = transform(img).unsqueeze(0)
# 生成修复后的图像
output = model(img)
output = to_pil(output.squeeze(0).cpu())
# 保存修复后的图像
output.save('output.jpg')
```
需要注意的是,以上代码中的`models`模块需要根据实际情况进行修改,以保证能够正确地加载生成器模型。同时,还需要注意将待修复的图像放在代码所在目录下,并将其命名为`input.jpg`。生成的修复后的图像将保存在同一目录下,并命名为`output.jpg`。