结合神经网络图像去噪的ADMM代码pytorch

我可以回答这个问题。以下是一个使用PyTorch实现的ADMM去噪神经网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class DenoisingNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DenoisingNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.relu1(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.relu2(out)
        out = self.conv3(out)
        return out

def admm_denoising(image, rho=1.0, num_iters=10):
    # Initialize the denoising network
    net = DenoisingNet().cuda()
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

    # Initialize the variables for ADMM
    z = torch.zeros_like(image).cuda()
    u = torch.zeros_like(image).cuda()

    # ADMM iterations
    for i in range(num_iters):
        # Update x using denoising network
        x = net(z - u)

        # Update z using soft thresholding
        z = (image + rho * (x + u)) / (1 + rho)

        # Update u
        u = u + x - z

    # Return the denoised image
    return x.detach().cpu().numpy()

这个代码实现了一个简单的三层卷积神经网络，用于去噪图像。它使用ADMM算法来优化网络参数，其中z是一个中间变量，u是一个拉格朗日乘子。在每个ADMM迭代中，我们首先使用当前的z和u来计算x，然后使用x和当前的u来更新z，最后更新u。最终，我们返回x作为去噪后的图像。