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。

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 运行时候怎么指定输入文件夹

EDSR-PyTorch库是一个用于超分辨率重建的PyTorch库，用于训练和测试超分辨率模型。如果你想指定输入文件夹，需要按照以下步骤进行操作：

1. 打开`test.py`或`train.py`文件

2. 在文件开头找到以下代码：

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--scale', type=int, default=4, help='scale factor, Default: 4')
parser.add_argument('--lr_dir', type=str, default='LR', help='directory of LR images')
parser.add_argument('--hr_dir', type=str, default='HR', help='directory of HR images')
parser.add_argument('--pre_train', type=str, default='.', help='pre-trained model directory')
parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Results', help='directory for saving images')

3. 在`parser.add_argument`函数中添加以下代码：

parser.add_argument('--input_dir', type=str, default='input_images', help='directory of input images')

这样就添加了一个`input_dir`参数，用于指定输入文件夹。

4. 在代码中使用`args.input_dir`来获取输入文件夹的路径。例如：

from PIL import Image
import os

input_dir = args.input_dir
output_dir = args.save_dir

if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

for filename in os.listdir(input_dir):
    with Image.open(os.path.join(input_dir, filename)) as img:
        # 进行超分辨率重建
        # ...
        # 保存结果
        result.save(os.path.join(output_dir, filename))

在上面的代码中，我们使用`os.listdir`函数遍历输入文件夹中的所有文件，并使用`Image.open`函数打开图像文件。然后，我们将图像文件传递给超分辨率模型进行重建，并将结果保存到输出文件夹中。