http://www.ipol.im/pub/pre/231/ 这个地址的pytorch代码有问题

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` imgn_train = img_train + noise

Create input Variables

img_train = Variable(img_train.cuda()) imgn_train = Variable(imgn_train.cuda()) noise = Variable(noise.cuda()) stdn_var = Variable(torch.cuda.FloatTensor(stdn))

Evaluate model and optimize it

out_train = model(imgn_train, stdn_var) loss = criterion(out_train, noise) / (imgn_train.size()[0] * 2) loss.backward() optimizer.step() `

这个代码是你在首页推荐的，http://www.ipol.im/pub/pre/231/ 里面的代码。

你看他计算 loss 的时候，是将模型的输出与 noise 进行计算，也就是说模型预测的是 噪声，怎么感觉跟你的论文说的不一样啊

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没事了，稍微改一下就行了