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作者：雨丝儿
最近在参加华为与高校合做开发mindspore模型的活动，使用mindspore开发了SRGAN模型，下面几篇帖子想针对SRGAN做一些自己的经验分享。这篇帖子分享SRAGAN loss pytorch的实现。
Pytorch版本参考：/dongheehand/SRGAN-PyTorch
Paper中SRGAN的loss:
对于Discriminator:
就是基础GAN中Discriminator的loss
代码实现:
其中gt为原始高分辨率图像，lr为gt经过双三次插值缩小四倍的低分辨率图像，cross_ent为BCELoss()
对与Generator:
Generator的loss包含三部分，一是基础的MSELoss,二是adversarial loss,三是将生成的HR图像与原始高清分辨率图像分别经过预训练的vgg19提取特征后，计算MSELoss.
代码部分：
VGG_loss=perceptual_loss(vgg_net)
cross_ent=nn.BCELoss()
tv_loss=TVLoss()
real_label=torch.ones((args.batch_size,1)).to(device)
fake_label=torch.zeros((args.batch_size,1)).to(device)
fori,tr_datainenumerate(loader):
gt=tr_data['GT'].to(device)
lr=tr_data['LR'].to(device)
output,_=generator(lr)
fake_prob=discriminator(output)
# 第一部分
L2_loss=l2_loss(output,gt)
# 第二部分
adversarial_loss=args.adv_coeff*cross_ent(fake_prob,real_label)
# 第三部分
_percep_loss,hr_feat,sr_feat=VGG_loss((gt+1.0)/2.0,(output+1.0)/2.0,layer=args.feat_layer)
percep_loss=args.vgg_rescale_coeff*_percep_loss
g_loss=L2_loss+adversarial_loss+percep_loss
g_optim.zero_grad()
d_optim.zero_grad()
g_loss.backward()
g_optim.step()
其中vgg19是在imagenet上训练好的vgg19，选取其前37层，args.adv_coeff，args.vgg_rescale_coeff为loss的系数，分别取0.003和0.006。
以上就是srgan loss部分的pytorch代码实现，下篇帖子将分享srgan loss部分minspore代码的实现。
