使用nn写MS-SSIM+L1损失函数

要使用PyTorch（nn模块）编写MS-SSIM（Multi-Scale Structural Similarity Index Measure）与L1（Mean Absolute Error）混合的损失函数，你可以按照以下步骤实现：

1. **导入所需的库**[^1]:

   import torch
   from torch.nn import functional as F

2. **定义MS-SSIM函数**:
根据提供的公式，你需要实现一个`ms_ssim()`函数。这里我们不直接给出完整代码，但可以提供核心计算部分的指导：

   def ms_ssim(img1, img2, data_range=255., alpha=1., beta=[0.0448, 0.2856, 0.3001], k1=0.01, k2=0.03):
       # ... 在这里实现 MS_SSIM 的计算细节
       pass

3. **定义混合损失函数**:
结合L1损失（MAE），创建一个自定义损失函数`combined_loss`，它将MS-SSIM和L1相加并应用权重：

   def combined_loss(img_pred, img_true, alpha_ms_ssim, l1_weight):
       ssim_loss = 1 - ms_ssim(img_pred, img_true)
       l1_loss = F.l1_loss(img_pred, img_true, reduction='mean')
       return alpha_ms_ssim * ssim_loss + l1_weight * l1_loss

4. **在训练循环中使用该损失函数**:

   alpha_ms_ssim = 0.8  # 可调整MS-SSIM的权重
   l1_weight = 0.2      # 可调整L1的权重
   optimizer.zero_grad()
   loss = combined_loss(output, target, alpha_ms_ssim, l1_weight)
   loss.backward()
   optimizer.step()