EDSR-PyTorch 库 测试模型 代码
时间: 2024-05-15 19:13:06 浏览: 8
以下是使用 EDSR-PyTorch 库测试模型的示例代码:
```python
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测试 不是训练
EDSR-PyTorch库是用于超分辨率的深度学习模型训练和测试的库。如果你想测试模型,可以按照以下步骤进行:
1. 下载训练好的模型权重文件,比如`EDSR_x4.pth`。
2. 准备测试图像,将它们放入一个文件夹中,例如`test_images`文件夹。
3. 进入EDSR-PyTorch库的根目录,运行以下命令:
```
python test.py --dir_data test_images --data_test MyImage --scale 4 --pre_train ../models/EDSR_x4.pth
```
其中:
- `--dir_data`指定了测试数据的路径,这里是`test_images`文件夹。
- `--data_test`指定了测试数据的类型,这里是`MyImage`,也可以是其他支持的类型,比如`Set5`、`Set14`、`BSD100`等。
- `--scale`指定了超分辨率的倍数,这里是4。
- `--pre_train`指定了模型权重文件的路径,这里是`../models/EDSR_x4.pth`,如果你的权重文件路径不同,需要修改成你的路径。
运行命令后,EDSR-PyTorch库会自动读取测试数据,并使用指定的模型进行超分辨率处理。处理结果会保存在`experiment/test/results-MyImage/EDSR/test`文件夹中。你可以在这个文件夹中查看处理结果。