EDSR-PyTorch库 没有test.py 怎么运行

如果 EDSR-PyTorch 库中没有提供 test.py 文件，你可以尝试以下两种方法来运行测试：

1. 使用预训练模型进行测试

EDSR-PyTorch 库中提供了预训练的模型，你可以在 `experiments/pretrained` 文件夹中找到它们。你可以使用这些预训练模型进行测试，即在你的数据集上运行模型并评估其性能。

2. 自己编写测试脚本

如果你想自己编写测试脚本，你需要先了解如何加载模型和数据，并使用它们来生成预测结果。在 EDSR-PyTorch 库中，你可以在 `models/edsr.py` 中找到 EDSR 模型的实现，可以使用该模型加载预训练权重。然后，你可以从测试集中加载图像并将其输入到模型中进行预测。最后，你需要计算评估指标，如 PSNR 和 SSIM。

需要注意的是，测试脚本的实现可能因数据集和模型而异，因此你需要根据你的具体情况进行适当的修改。

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C:\Anaconda\envs\venv\Scripts\python.exe C:\Users\86136\PycharmProjects\EDSR-PyTorch\src\main.py --data_test Demo --scale 4 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --pre_train ../experiment/test/model/EDSR_x4.pt --test_only --chop --save_results --self_ensemble Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86136\PycharmProjects\EDSR-PyTorch\src\main.py", line 33, in <module> main() File "C:\Users\86136\PycharmProjects\EDSR-PyTorch\src\main.py", line 22, in main loader = data.Data(args) File "C:\Users\86136\PycharmProjects\EDSR-PyTorch\src\data\__init__.py", line 42, in __init__ testset = getattr(m, module_name)(args, train=False, name=d) File "C:\Users\86136\PycharmProjects\EDSR-PyTorch\src\data\demo.py", line 21, in __init__ for f in os.listdir(args.dir_demo): FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: '../test'

这是一个 Python 的错误追踪信息，看起来是在读取文件时出现了错误。具体来说，Python 找不到指定路径 `../test`，因此抛出了 `FileNotFoundError`。你可以检查一下代码中 `args` 对应的参数是否正确，确保路径是正确的。如果需要，可以在路径前面添加相对或绝对路径来明确指定路径。

怎么安装 EDSR-PyTorch 库

要安装 EDSR-PyTorch 库，可以按照以下步骤进行：

1. 确保已经安装了 Python 和 PyTorch。

2. 打开终端或命令提示符，并使用以下命令克隆 EDSR-PyTorch 仓库到本地：

git clone https://github.com/thstkdgus35/EDSR-PyTorch.git

3. 进入 EDSR-PyTorch 目录，使用以下命令安装所需的 Python 包：

cd EDSR-PyTorch
pip install -r requirements.txt

4. 如果需要使用 GPU 进行训练和推理，还需要安装 CUDA 和 cuDNN。

5. 安装完成后，可以使用以下命令运行示例代码：

python main.py --scale 2 --n_resblocks 16 --n_feats 64 --res_scale 1 --test_only --dir_demo demo --pre_train ../experiment/model/model_best.pt

这将加载预训练模型，并使用 demo 文件夹中的图像进行测试。您可以根据自己的需要修改参数和文件路径。