用训练好的模型写一个pytorch版本的test.py进行图像去噪并保存去噪好的图片

好的，以下是一个简单的 PyTorch 版本的图像去噪测试脚本，使用的是训练好的模型。请注意，这个脚本并不能处理任何图像，它只能处理指定路径下的一张图片。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 加载图像并进行预处理
image_path = 'path/to/image.jpg'
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 去噪并保存图像
with torch.no_grad():
    denoised_image = model(image)
    denoised_image = denoised_image.clamp(0, 1)
    denoised_image = denoised_image.squeeze(0).permute(1, 2, 0).numpy() * 255
    denoised_image = denoised_image.astype('uint8')
    Image.fromarray(denoised_image).save('path/to/denoised_image.jpg')

需要注意的是，这个脚本假设模型已经在 CPU 上加载，并且输入图像是 RGB 格式的。如果你的模型在 GPU 上训练，需要在加载模型时指定 `map_location=torch.device('cuda')`，并且在输入图像前将其转移到 GPU 上。如果你的图像不是 RGB 格式，需要在预处理阶段进行相应的转换。