在HybirdSN模型中，给出使用裁剪合并的方法加载出原始图像的具体代码

HybridSN模型中使用的裁剪合并方法可以通过以下代码实现：

import torch.nn.functional as F

def load_original_image(model, image_path, crop_size=224):
    # 加载图像
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    # 图像预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(crop_size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
    # 裁剪合并
    patches = F.unfold(input_tensor, kernel_size=16, stride=16)
    patches = patches.squeeze(0).transpose(0, 1)
    # 将所有裁剪的小图像输入模型
    with torch.no_grad():
        outputs = []
        for patch in patches:
            output = model(patch.unsqueeze(0))
            outputs.append(output)
    # 将输出结果合并为原始图像的表示
    original_image = F.fold(torch.cat(outputs), output_size=input_tensor.shape[-2:], kernel_size=16, stride=16)
    return original_image

这个函数的输入参数包括模型、图像路径以及裁剪大小。函数首先将图像进行预处理，并使用`F.unfold`函数将图像划分为大小为16×16的小块。然后，使用`model`对这些小块进行推断，并将所有小块的输出结果合并为原始图像的表示，最后返回合并后的结果。