DnCNN的pytroch代码

DnCNN (Deep Neural Network for Image Denoising) 是一种基于深度学习的去噪算法，它通常用于图像降噪任务，特别是在Python的PyTorch框架下编写。以下是简单的DnCNN模型实现的一个基本示例：

import torch
import torch.nn as nn

class DnCNN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1, num_of_layers=17, kernel_size=3, padding=1):
        super(DnCNN, self).__init__()
        
        layers = []
        for _ in range(num_of_layers):
            layers += [
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding, bias=False),
                nn.InstanceNorm2d(out_channels),
                nn.ReLU(inplace=True)
            ]
            if _ % 2 == 0:  # 添加skip connection每两层
                layers += [nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 1, bias=False)]
        self.net = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

# 创建并初始化模型
in_ch = 1  # 图像通道数
model = DnCNN(in_ch)
model.apply(weights_init_kaiming)  # 初始化权重

# 模型在GPU上运行（如果有可用）
if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()

这个例子中，我们创建了一个`DnCNN`类，包含了卷积层、实例规范化层和ReLU激活，以及每两层就加入一次跳跃连接。`weights_init_kaiming`是一个用于初始化权重的辅助函数，可以根据需要替换为其他初始化策略。

要在PyTorch环境中使用该模型进行图像去噪，你需要提供带有噪声的输入图像，并调用模型的`forward`方法。注意，在实际训练过程中，你还需定义损失函数、优化器和数据加载器等组件。