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链接: https://pan.baidu.com/s/1rHLpY2rJ5suup2MU2ekJbw?pwd=iqx4 提取码: iqx4

1. v3.0-实验4-3-实时风格迁移的训练

1. 实验目的

   掌握如何使用 Pytorch 实现实时风格迁移算法的训练。

   具体包括：

1. 掌握使用 Pytorch 定义损失函数的方法;
2. 掌握使用 Pytorch 存储网络模型的方法;
3. 以实时风格迁移算法为例，掌握使用 Pytorch 进行神经网络训练的方法。

   实验工作量: 约需 6 个小时。

2. 实验环境

   硬件环境: CPU、DLP。

   软件环境: Torch1.6.0，CNNL高性能算子库，MagicMind推理加速引擎，CNRT运行时库，以及python环境及相关的扩展库，包括python3.7.4，Pillow9.2.0, Numpy1.21.6，Scipy1.5.4。

   

3. 实验内容和步骤

   详情请查看实验指导书

4. 评分标准

• 60 分标准:正确读入风格图像、内容图像，正确实现特征提取网络、图像转换网络。
• 80 分标准:完成损失函数的构建、前向传播反向传播的过程。给定输入图像、风格图像，在CPU上可以通过训练过程使得损失值逐渐减少，最终能够得到正确的风格迁移图像。 
• 100分标准:在DLP平台上能够正确实现实时风格迁移的训练过程，给定输入图像、风格图像，在DLP上可以通过训练过程使得损失值逐渐减少，最终能够得到正确的风格迁移图像。

5. 文件提交格式

    需要提交的文件为 train.py、tran-mlu.py，将上述文件直接打包为 zip 文件提交。

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提交源文件 ， 只能提交以 zip 为后缀的文件