X为输入图片
fw 风格迁移的网络
yc就是X
ys是风格后的图片
y帽为输入图片X经过fw 风格迁移的网络生成的图片 y帽在内容上与yc相类似，在风格上与ys相类似。
Fast Style Transfer的训练步骤如下：
1 输入一张图片x到fw中得到结果y帽
2 将y帽与yc输入到loss network(VGG-16)中，计算它的relu3_3的输出，并计算它们的均方误差作为content loss
3 将y帽与ys输入到loss network(VGG-16)中，计算它的relu1_2,relu2_2,relu3_3,relu4_3的输出，再计算它们的Gram Matrix的均方误差作为style loss
4 两个损失相加，并反向传播。更新fw的参数，固定loss network不动。
5 回到第一步，重新训练fw.
简单的数学原理如下：
源码地址：https://github.com/jcjohnson/neural-style
参考博客及书籍：
1 深度学习框架pytorch入门及实践 陈云
2 https://blog.csdn.net/Hungryof/article/details/53981959