srcnn超分辨率pytorch代码逐行讲解

srcnn超分辨率pytorch代码是用于实现图像超分辨率（Super Resolution）的一种深度学习模型。下面我将逐行讲解这个代码。

首先，代码导入了需要的库和模块，包括torch、torchvision等，以及一些辅助函数。

接下来，定义了一个名为SRCNN的类。这个类继承自nn.Module类，用来构建SRCNN模型。在这个类的构造函数中，首先调用父类的构造函数初始化模型；然后定义了三个卷积层，分别是nn.Conv2d，并且设置输入通道数、输出通道数、卷积核大小和步长；接着定义了ReLU激活函数；最后定义了一个反卷积层nn.ConvTranspose2d，用于得到最终的超分辨率图像。

在类的前面还定义了两个辅助函数，即adjust_scale和normalize，分别用于将图像缩放到指定尺寸和对图像进行归一化处理。

接下来，定义了一个名为train的函数，该函数用于训练模型。在函数中，首先根据指定的超参数设置模型的训练参数，如学习率、损失函数、优化器等；然后加载训练数据集和验证数据集，采用DataLoader进行批量加载和预处理；随后，利用模型进行迭代训练，通过计算输出图像与标签图像之间的损失来更新模型参数；最后将训练得到的模型保存到指定路径。

最后，定义了一个名为test的函数，用于测试模型。在函数中，首先加载测试图像，并通过模型进行超分辨率处理；然后将超分辨率图像与原始图像进行比较，计算并打印出PSNR指标，评估超分辨率效果。

总结一下，这个SRCNN的pytorch代码包括了模型的构建、训练和测试三个主要部分，通过迭代训练和测试来实现图像的超分辨率。通过调整超参数、数据集和函数的调用，可以适应不同的超分辨率任务。