對於原版官方EDSR，按照以下命令測試即可，
#1. my test on EDSR x4 res: 12.68s ,saving 25s
python3 main.py --data_test Demo --scale 4 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --pre_train ../experiment/model/EDSR_x4.pt --test_only --chop --save_results --self_ensemble
#2. WDSR x2x3x4 res:5s,saving 30s
python3 main.py --model MDSR --data_test Demo --scale 2+3+4 --pre_train ../experiment/model/MDSR.pt --test_only --save_results --self_ensemble
# EDSR X2 res:75s,76s
python3 main.py --data_test Demo --scale 2 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --pre_train ../experiment/model/EDSR_x2.pt --test_only --chop --save_results --self_ensemble
Pytorch實現的EDSR/WDSR實驗
github：https://github.com/Hellcatzm/EDSR-PyTorch
其實就是網上開源的 EDSR 和 WDSR 兩個項目合併了一下，有以下幾點注意：
本項目 fork 自網上開源項目，以 EDSR 算法爲基準，在原工程基礎上添加了 WDSR 算法，並部分添加了註釋，訓練方法在 /src/demo.sh 下記錄，注意不要去執行這個文件，該文件裏面記錄了工程的各種啓動方式，選擇想要執行的拷貝到命令行即可。
由於項目涉及大量的多進程操作，使得本工程在 windows 下不能正常執行，請在 Linux 下測試本工程。
如需使用 WDSR ，把命令行指令相應位置的 EDSR 改寫爲 WDSR_a 或者 WDSR_b 即可（不區分大小寫）。
測試時我們首先在 EDSR 項目目錄下新建 test 文件夾，存入低分辨率圖片，然後在 src 目錄下運行如下命令：
python main.py
--model 模型名稱（不區分大小寫）
--pre_train 已保存模型路徑
--test_only
--save_results
--data_test Demo
生成的圖片將保存在 experiment/results-Demo 文件夾下。
參考文獻：