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- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.nn.PSNR

class mindspore.nn.PSNR(max_val=1.0)

在批处理中计算两个图像的峰值信噪比（PSNR）。

它为批处理中的每个图像生成PSNR值。假设输入为 $I$ 和 $K$ ，且shape都为 $h\ast w$ 。 $MAX$ 表示像素值的动态范围。

$$\begin{array}{rl}MSE& =\frac{1}{hw}\sum _{i=0}^{h-1}\sum _{j=0}^{w-1}[I(i,j)-K(i,j){]}^2\\ PSNR& =10\ast lo{g}_{10}(\frac{MA{X}^2}{MSE})\end{array}$$

参数：

• max_val (Union[int, float]) - 像素的动态范围（8位灰度图像为255）。该值必须大于0。默认值：1.0。

输入：

• img1 (Tensor) - 格式为’NCHW’的输入图像。shape和数据类型必须与 img2 相同。

• img2 (Tensor) - 格式为’NCHW’的输入图像。shape和数据类型必须与 img1 相同。

输出：

Tensor，使用数据类型mindspore.float32。shape为N的一维Tensor，其中N是 img1 的batch size。

异常：

• TypeError - max_val 既不是int也不是float。

• ValueError - max_val 小于或等于0。

• ValueError - img1 或 img2 的shape长度不等于4。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> net = nn.PSNR()
>>> img1 = Tensor([[[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]]])
>>> img2 = Tensor([[[[3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6]]]])
>>> output = net(img1, img2)
>>> print(output)
[-6.0206]