def get_style_model_and_losses(cnn, style_img, content_img, style_weight=1000, content_weight=1, content_layers=content_layers_default, style_layers=style_layers_default): cnn = copy.deepcopy(cnn) # just in order to have an iterable access to or list of content/syle # losses content_losses = [] style_losses = [] model = nn.Sequential() # the new Sequential module network gram = GramMatrix() # we need a gram module in order to compute style targets # move these modules to the GPU if possible: if use_cuda: model = model.cuda() gram = gram.cuda()

这是一个 PyTorch 中的函数，用于获取风格迁移模型和计算内容和风格损失。具体来说，它首先复制一个传入的卷积神经网络（cnn），然后将其作为一个新的 Sequential 模块网络（model）。接下来，它定义了一个 GramMatrix 模块（用于计算风格目标），并将其移动到 GPU 上（如果可用）。最后，它返回内容和风格损失列表以及新的模型网络。其中，参数 style_weight 和 content_weight 控制了风格和内容损失的相对权重，而 content_layers 和 style_layers 则指定了计算内容和风格损失所用的网络层。