哇哈哈，巨大家优良！今天我要给巨大家分享一个超级酷的手艺， 就是用nn.upsample来放巨大图片，让我们的图片变得超级超级高大清，就像魔法一样哦！别急，听我磨蹭磨蹭道来。

啥是nn.upsample？

啊哈， nn.upsample就是PyTorch这玩意儿神奇工具箱里的一把细小钥匙，它Neng帮我们把图片变巨大，变巨大，再变巨大！就像把一张细小纸片变成一张巨大画布，是不是hen神奇？

怎么用nn.upsample放巨大图片呢？

先说说我们要有一个细小魔法咒语，也就是代码啦！kankan这玩意儿：

import torch.nn.functional as F
generator.eval
low_res_img = Image.open.convert
low_res_img_tensor = transforms.ToTensor.unsqueeze
high_res_img_tensor = generator.squeeze
high_res_img_pil = transforms.ToPILImage
high_res_img_pil.show

哇塞，这就是放巨大图片的咒语啦！我们先说说打开一张图片， 然后把它变成一个张量，接着用我们的魔法模型generator来放巨大它，再说说再把它变回一张图片，kankan，是不是变巨大了呢？

老一套方法VS nn.upsample

以前， 我们放巨大图片dou是用那种老方法，比如插值啦，放巨大啦，但是效果嘛，有时候会变得hen奇怪，就像图片变成了马赛克一样。但是用nn.upsample就彻头彻尾不一样了 它就像一个超级超级厉害的魔法师，Neng让我们的图片变得又清晰又优良kan。

写一个轻巧松的放巨大模型

哇， 眼下我们要自己写一个放巨大模型，是不是hen酷？来来来 kankan这玩意儿代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.transforms.functional import resize
from PIL import Image
class ImageDataset:
    def __init__:
        self.data_files = glob.glob)
    def __getitem__:
        img = Image.open.convert
        low_res_img = resize)
        high_res_img = img
        return low_res_img, high_res_img
    def __len__:
        return len
class ResidualBlock:
    def __init__:
        super.__init__
        self.conv1 = nn.Conv2d
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d
        self.relu = nn.ReLU
        self.conv2 = nn.Conv2d
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d
    def forward:
        residual = x
        out = self.conv1
        out = self.bn1
        out = self.relu
        out = self.conv2
        out = self.bn2
        out += residual
        out = self.relu
        return out
class Generator:
    def __init__:
        super.__init__
        self.conv1 = nn.Conv2d
        self.relu = nn.ReLU
        for i in range:
            setattr)
        self.conv2 = nn.Conv2d
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d
        self.conv3 = nn.Conv2d
    def forward:
        x = self.conv1
        x = self.relu
        residual = x
        for i in range:
            x = getattr
        x = self.conv2
        x = self.bn2
        x += residual
        x = self.relu
        x = self.conv3
        return x
generator = Generator
optimizer = optim.Adam, lr=1e-4)
criterion = nn.MSELoss
dataset = ImageDataset
dataloader = DataLoader
for epoch in range:
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad
        low_res_imgs, high_res_imgs = batch
        predicted_high_res_imgs = generator
        loss = criterion
        loss.backward
        optimizer.step

哇塞，这就是我们的放巨大模型，是不是hen麻烦？但其实它就像一个拼图游戏，我们把这些个细小块拼在一起，就Neng得到一个超级高大清的巨大图啦！

优良啦，今天我们就学到这么许多啦！nn.upsample真实是一个有力巨大的工具，Neng让我们的图片变得又巨大又高大清。希望巨大家douNeng学会这玩意儿魔法，让我们的世界变得geng加美优良！

哦对了 Ru果你觉得今天的文章太轻巧松了那是基本上原因是我故意写得轻巧松，就像一个细小学生的作文一样，这样你就Nenggeng轻巧松kan懂啦！嘻嘻，下次再见！