风格迁移（style transfer）是让一张图片内容不发生改变，但样式改为另一张图片效果。

        这里所使用的风格迁移并不是基于 GAN 的，而是基于卷积神经网络的风格迁移方法（当然现在主流的风格迁移是基于 GAN 的，感兴趣的可以了解一下 之间写过的一些 GAN 的介绍）

首先，我们初始化合成图像，例如将其初始化为内容图像。 该合成图像是风格迁移过程中唯一需要更新的变量，即风格迁移所需迭代的模型参数。 然后，我们选择一个预训练的卷积神经网络来抽取图像的特征，其中的模型参数在训练中无须更新。 这个深度卷积神经网络凭借多个层逐级抽取图像的特征，我们可以选择其中某些层的输出作为内容特征或风格特征。

接下来，我们通过前向传播（实线箭头方向）计算风格迁移的损失函数，并通过反向传播（虚线箭头方向）迭代模型参数，即不断更新合成图像。

风格迁移常用的损失函数由3部分组成：

        （i）内容损失使合成图像与内容图像在内容特征上接近；

        （ii）风格损失使合成图像与风格图像在风格特征上接近；

        （iii）全变分损失则有助于减少合成图像中的噪点。

最后，当模型训练结束时，我们输出风格迁移的模型参数，即得到最终的合成图像。

搭建网络

使用基于 ImageNet 数据集预训练的 VGG-19 模型来抽取图像特征

pretrained_net = torchvision.models.vgg19(pretrained=True)

抽取特征，我们可以选择VGG网络中某些层的输出。 一般来说，越靠近输入层，越容易抽取图像的细节信息；反之，则越容易抽取图像的全局信息。 为了避免合成图像过多保留内容图像的细节，我们选择VGG较靠近输出的层，即内容层，来输出图像的内容特征。 我们还从VGG中选择不同层的输出来匹配局部和全局的风格，这些图层也称为风格层。 

style_layers, content_layers = [0, 5, 10, 19, 28], [25]

net = nn.Sequential(*[pretrained_net.features[i] for i in
                      range(max(content_layers + style_layers) + 1)])
# 保存风格层和内容层的输出
def extract_features(X, content_layers, style_layers):
    contents = []
    styles = []
    for i in range(len(net)):
        X = net[i](X)
        if i in style_layers:
            styles.append(X)
        if i in content_layers:
            contents.append(X)
    return contents, styles

# get_contents函数对内容图像抽取内容特征
def get_contents(image_shape, device):
    content_X = preprocess(content_img, image_shape).to(device)
    contents_Y, _ = extract_features(content_X, content_layers, style_layers)
    return content_X, contents_Y

# get_styles函数对风格图像抽取风格特征
def get_styles(image_shape, device):
    style_X = preprocess(style_img, image_shape).to(device)
    _, styles_Y = extract_features(style_X, content_layers, style_layers)
    return style_X, styles_Y

损失函数

        由三部分组成：内容损失，风格损失，全变分损失

        我们学到的合成图像里面有大量高频噪点，即有特别亮或者特别暗的颗粒像素。 一种常见的去噪方法是全变分去噪（total variation denoising）： 假设  表示坐标  处的像素值，降低全变分损失

能够尽可能使邻近的像素值相似。

# 内容损失
def content_loss(Y_hat, Y):
    # 我们从动态计算梯度的树中分离目标：
    # 这是一个规定的值，而不是一个变量。
    return torch.square(Y_hat - Y.detach()).mean()
# 风格损失
def gram(X):
    num_channels, n = X.shape[1], X.numel() // X.shape[1]
    X = X.reshape((num_channels, n))
    return torch.matmul(X, X.T) / (num_channels * n)
# 全变分损失
def tv_loss(Y_hat):
    return 0.5 * (torch.abs(Y_hat[:, :, 1:, :] - Y_hat[:, :, :-1, :]).mean() +
                  torch.abs(Y_hat[:, :, :, 1:] - Y_hat[:, :, :, :-1]).mean())

content_weight, style_weight, tv_weight = 1, 1e3, 10

def compute_loss(X, contents_Y_hat, styles_Y_hat, contents_Y, styles_Y_gram):
    # 分别计算内容损失、风格损失和全变分损失
    contents_l = [content_loss(Y_hat, Y) * content_weight for Y_hat, Y in zip(
        contents_Y_hat, contents_Y)]
    styles_l = [style_loss(Y_hat, Y) * style_weight for Y_hat, Y in zip(
        styles_Y_hat, styles_Y_gram)]
    tv_l = tv_loss(X) * tv_weight
    # 对所有损失求和
    l = sum(10 * styles_l + contents_l + [tv_l])
    return contents_l, styles_l, tv_l, l

初始化合成图像

        与之前训练的网络不同，之前的网络训练的参数是每层网络里面的权重。但是在卷积神经网络的风格迁移中，唯一需要更新的变量是最后需要合成的图像。我们可以定义一个简单的模型SynthesizedImage，并将合成的图像视为模型参数。模型的前向传播只需返回模型参数。

class SynthesizedImage(nn.Module):
    def __init__(self, img_shape, **kwargs):
        super(SynthesizedImage, self).__init__(**kwargs)
        self.weight = nn.Parameter(torch.rand(*img_shape))

    def forward(self):
        return self.weight

定义get_inits函数。该函数创建了合成图像的模型实例，并将其初始化为图像X。风格图像在各个风格层的格拉姆矩阵styles_Y_gram将在训练前预先计算好。

def get_inits(X, device, lr, styles_Y):
    gen_img = SynthesizedImage(X.shape).to(device)
    gen_img.weight.data.copy_(X.data)
    trainer = torch.optim.Adam(gen_img.parameters(), lr=lr)
    styles_Y_gram = [gram(Y) for Y in styles_Y]
    return gen_img(), styles_Y_gram, trainer

训练模型

在训练模型进行风格迁移时，我们不断抽取合成图像的内容特征和风格特征，然后计算损失函数

def train(X, contents_Y, styles_Y, device, lr, num_epochs, lr_decay_epoch):
    X, styles_Y_gram, trainer = get_inits(X, device, lr, styles_Y)
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_decay_epoch, 0.8)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
                            xlim=[10, num_epochs],
                            legend=['content', 'style', 'TV'],
                            ncols=2, figsize=(7, 2.5))
    for epoch in range(num_epochs):
        trainer.zero_grad()
        contents_Y_hat, styles_Y_hat = extract_features(
            X, content_layers, style_layers)
        contents_l, styles_l, tv_l, l = compute_loss(
            X, contents_Y_hat, styles_Y_hat, contents_Y, styles_Y_gram)
        l.backward()
        trainer.step()
        scheduler.step()
        if (epoch + 1) % 10 == 0:
            animator.axes[1].imshow(postprocess(X))
            animator.add(epoch + 1, [float(sum(contents_l)),
                                     float(sum(styles_l)), float(tv_l)])
    return X

device, image_shape = d2l.try_gpu(), (300, 450)
net = net.to(device)
content_X, contents_Y = get_contents(image_shape, device)
_, styles_Y = get_styles(image_shape, device)
output = train(content_X, contents_Y, styles_Y, device, 0.3, 500, 50)