换一个算法

以下是一个基于深度学习的图片去雾算法代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import HazyDataset
from model import DehazeNet

# 设定超参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 16
num_epochs = 10

# 加载数据集
train_dataset = HazyDataset("train/")
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义模型和损失函数
model = DehazeNet()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        img_hazy, img_gt = data
        optimizer.zero_grad()
        img_pred = model(img_hazy)
        loss = criterion(img_pred, img_gt)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "dehaze_net.pth")

上述代码中，我们使用了一个名为 DehazeNet 的模型，它已经在 `model.py` 中定义好了。我们还使用了一个名为 HazyDataset 的数据集，它已经在 `dataset.py` 中定义好了。在训练过程中，我们使用了均方误差（MSE）损失函数和 Adam 优化算法。

需要注意的是，这里的代码只是一个示例，具体实现可能还需要进行一些调整和改进。