请查看tensorflow 文档页面（link）上的示例：

im1 = tf.decode_png('path/to/im1.png')
im2 = tf.decode_png('path/to/im2.png')
print(tf.image.ssim(im1, im2, max_val=255))

这应该可以在最新版本的tensorflow上运行。如果你使用旧版本的tf.image.ssim将返回一个Tensor（print不会给予你一个值），但是你可以调用.run（）来计算它。

PyTorch中没有PSNR和SSIM的实现，你可以自己实现它们，也可以使用第三方软件包，比如我开发的piqa。
假设您已经安装了torch和torchvision，您可以使用

pip install piqa

然后进行图像比较

import torch

from torchvision import transforms
from PIL import Image

im1 = Image.open('path/to/im1.png')
im2 = Image.open('path/to/im2.png')

transform = transforms.ToTensor()

x = transform(im1).unsqueeze(0).cuda() # .cuda() for GPU
y = transform(im2).unsqueeze(0).cuda()

from piqa import PSNR, SSIM

psnr = PSNR()
ssim = SSIM().cuda()

print('PSNR:', psnr(x, y))
print('SSIM:', ssim(x, y))