例如：dir(torch);help(torch.cuda.is_available)1.类的成员变量可以忽略不写，在构造方法中直接使用（即赋值又定义）2.def就是函数，def__init__()为构造方法:init前后两个下划线3.self（必须有）相当于java中的this4.class MyData(Dataset): 子类MyData继承父类Dataset5.import`导入整个模块，

例如：dir(torch);help(torch.cuda.is_available)1.类的成员变量可以忽略不写，在构造方法中直接使用（即赋值又定义）2.def就是函数，def__init__()为构造方法:init前后两个下划线3.self（必须有）相当于java中的this4.class MyData(Dataset): 子类MyData继承父类Dataset5.import`导入整个模块，

例如：dir(torch);help(torch.cuda.is_available)1.类的成员变量可以忽略不写，在构造方法中直接使用（即赋值又定义）2.def就是函数，def__init__()为构造方法:init前后两个下划线3.self（必须有）相当于java中的this4.class MyData(Dataset): 子类MyData继承父类Dataset5.import`导入整个模块，

图像去噪是低级视觉中一个经典但仍然活跃的课题，因为它是许多实际应用中不可或缺的步骤。图像去噪的目标是从遵循图像退化模型y = x + v的噪声观测y中恢复一个干净的图像x。一个常见的假设是v是具有标准差σ的加性高斯白噪声（AWGN）。从贝叶斯的角度来看，当可能性已知时，图像先验建模将在图像去噪中起着核心作用。