EDSR-PyTorch 库

EDSR-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的超分辨率模型库，它实现了多种经典的超分辨率模型，例如 Enhanced Deep Residual Networks (EDSR)、Deep Laplacian Pyramid Networks (DeepLP)、Deep Back-Projection Networks (DBPN) 等等。使用 EDSR-PyTorch 库可以方便地进行图像超分辨率的任务。

相关问题

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。

EDSR-PyTorch 库 测试模型 代码

以下是使用 EDSR-PyTorch 库测试模型的示例代码：

import torch
from edsr_pytorch import EDSR

# 加载模型并设置参数
model = EDSR(scale_factor=4, num_channels=3, num_res_blocks=32, res_scale=0.1)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/model_weights.pt'))

# 设置输入张量并进行预测
input_tensor = torch.randn(1, 3, 256, 256)
output_tensor = model(input_tensor)

# 查看输出张量的形状
print(output_tensor.shape)

在上面的示例中，我们首先加载 EDSR 模型并设置其参数，然后加载预训练的权重。接下来，我们创建一个随机输入张量，并将其输入到模型中获取输出张量。最后，我们打印输出张量的形状以确保模型已经正常工作。