超分辨率重建：邻域嵌入部分代码

超分辨率重建是一种通过增加图像的分辨率来改善图像质量的技术。其中，邻域嵌入是超分辨率重建的关键步骤之一，它通过将图像块转换为其在高分辨率域中的对应表示来实现。在本文中，我们将详细介绍邻域嵌入的实现过程，并提供相应的源代码。

邻域嵌入的目标是将低分辨率图像块映射到高分辨率域中的对应表示。为了实现这一目标，我们可以使用预先训练好的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用CNN进行邻域嵌入。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义邻域嵌入模型
class NeighborhoodEmbeddingModel(nn.Module):