可以使用scikit-image库中的compare_ssim计算SSIM。以下是代码实现: fromskimage.metricsimportstructural_similarityasssimimportnumpyasnpdefcompute_ssim(img1,img2):img1_np=img1.numpy().transpose(1,2,0)# CHW to HWCimg2_np=img2.numpy().transpose(1,2,0)ssim_value,_=ssim(img1_np,img2_np,full=...
我们知道,神经网络的正向传播Forward 是计算损失loss,创建新的计算图;而反向传播Backward 是求偏导进行梯度计算,即损失值loss对权重值w求梯度,计算完梯度后会将其存到变量(比如权重w)里面,存完之后计算图就会得到释放。 铺垫完毕,接下来上代码(还是以线性函数为例),具体的讲解尽在要多详细有多详细的注释中: #!/...
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