Open baiyu12345 opened 3 years ago
开源的代码和预训练模型是单一模型处理多个q的,请仔细查看。
训练时需要准备好4个q的LR图像放在指定位置。
这个是给出的训练命令:python train.py --dir_data=DIV2K/ --q=10 --save_path=exp --lr=2e-4 --batch_size=32 其中 q = 10,即为定位到q为10的LR中
代码是按照随机q训练的,没有任何问题,后续会进行优化。
感谢指出问题
明白了,是这两句实现随机训练
if self.train==True:
id_q=np.random.randint(low=0, high=4)
f_lr=f_lr.replace('/10/',self.list_q[id_q])
是的,后续会优化这个地方。
论文中说使用single model处理不同压缩因子,但是训练代码是针对不同压缩因子均训练一个模型,请问具体实验中是如何操作的?