深度图像先验超分辨率算法训练代码

深度图像先验超分辨率算法通常需要使用深度学习模型进行训练，因此需要一定的编程技能和相关的深度学习框架。以下是一个基于PyTorch框架的深度图像先验超分辨率算法训练代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import TrainDataset   # 自定义训练数据集
from model import SRNet   # 自定义超分辨率模型

# 定义训练参数
batch_size = 16
epochs = 100
lr = 0.001
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载训练数据
train_set = TrainDataset()
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义超分辨率模型
model = SRNet().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

# 开始训练
for epoch in range(epochs):
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
    epoch_loss = running_loss / len(train_set)
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, epoch_loss))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'sr_model.pth')

在以上代码中，我们使用了自定义的训练数据集和超分辨率模型。我们使用MSELoss作为损失函数，Adam作为优化器进行训练。在训练过程中，我们通过计算running_loss和epoch_loss来监控训练效果。最后，我们保存训练好的模型参数到sr_model.pth文件中。