资源介绍
流
官方SRFlow培训代码：在PyTorch中使用归一化流的超分辨率
设置：数据，环境，PyTorch演示
git clone https://github.com/andreas128/SRFlow.git && cd SRFlow && ./setup.sh
这个单人将：
克隆SRFlow
设置一个python3虚拟环境
从requirements.txt安装软件包
下载预训练的模型
下载验证数据
运行演示Jupyter Notebook
如果要手动安装，请阅读setup.sh文件。 （链接到数据/模型，pip包）
演示：尝试在PyTorch中标准化流
./run_jupyter.sh
该笔记本可让您：
加载预训练的模型。
超分辨率图像。
测量PSNR / SSIM / LPIPS。
推断归一化流的潜在空间。
测试：应用随附的预训练模型
source myenv/bin/activa