RCAN学习——多帧超分辨率

超分辨率模型RCAN官方代码（pytorch）是参考EDSR代码进行编写，直接运行存在版本问题，目前暂时不支持pytorch1.0及以上，部分代码需要进行修改，本文尽可能比较细的将需要修改的地方进行阐述，并提供一个基于RCAN模型的多帧超分辨率版本的github链接。

RCAN版本更新

直接运行RCAN代码时，报错：

ImportError: cannot import name ‘_worker_manager_loop’

ImportError: cannot import name ‘_update_worker_pids’

原因：Pytorch升级到1.0后，dataloder模块中的_worker_manager_loop函数已被移除并由_pin_memory_loop替代。因此需要将dataloader.py中的_worker_manager_* 修改为_pin_memory_* ，具体修改如下：

1、dataloader.py第10行

from torch._C import _set_worker_signal_handlers, _update_worker_pids, \
_remove_worker_pids, _error_if_any_worker_fails

修改为：

from torch._C import _set_worker_signal_handlers
from torch.utils.data import _utils

2、dataloader.py第15行到第22行

from torch.utils.data.dataloader import ExceptionWrapper
from torch.utils.data.dataloader import _use_shared_memory
from torch.utils.data.dataloader import _worker_manager_loop
from torch.utils.data.dataloader import numpy_type_map
from torch.utils.data.dataloader import default_collate
from torch.utils.data.dataloader import pin_memory_batch
from torch.utils.data.dataloader import _SIGCHLD_handler_set
from torch.utils.data.dataloader import _set_SIGCHLD_handler

修改为：

_use_shared_memory = False

3、dataloader.py第51行

data_queue.put((idx, ExceptionWrapper(sys.exc_info())))

修改为：

data_queue.put((idx, _utils.ExceptionWrapper(sys.exc_info())))

4、dataloader.py第74行

_result_queue = multiprocessing.SimpleQueue()

修改为：

self.worker_result_queue = multiprocessing.Queue()

5、dataloader.py第105到第111行

self.worker_manager_thread = threading.Thread(
                target=_worker_manager_loop,
                args=(self.worker_result_queue, self.data_queue, self.done_event, self.pin_memory,
                      maybe_device_id))
self.worker_manager_thread.daemon = True
self.worker_manager_thread.start()

修改为：

self.pin_mem