Deep Learning

2021年4月10日 (土) 06:48時点における最新版

[編集] PaintsChainer

https://github.com/pfnet/PaintsChainer

https://qiita.com/ikeyasu/items/6c1ebed07b281281b1f6

[編集] Generative Music

AdaIN: styleGANに使われている。

深層学習は、精製モデルと認識も出るの両輪で発展。生成モデル制御は両方にかかわる。

VAE

[編集] memo

[編集] w3

CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)

[編集] www

CentOS release 6.8 (Final)

Neural Networks
はじめてのAI https://www.udemy.com/google-jp-ai/
- How Google does Machine Learning
- Machine Learning Crash Course
- Cloud AI サービス
The Building Blocks of Interpretability https://distill.pub/2018/building-blocks/

[編集] MacOSX

command line developer toolsのインストール

$ xcode-select --install

[編集] 開発環境整備

homebrew

Homebrew をダウンロード・インストール http://brew.sh/index_ja.html

pnenv
Phthon
- anaconda2
- anaconda3
pip

[編集] oF

openFrameworks

https://openframeworks.cc/setup/linux-install/

[編集] Ubuntu

Python3 とpip3のインストール

sudo apt install python3 python3-pip

PILライブラリのインストール

sudo pip install pillow

[編集] VNC

Ubuntuの標準VNCクライアントRemminaリモートデスクトップクライアント

[編集] wget

Proxy経由でwgetを実行する。

~/.wgetrcに以下を記述。

http_proxy=http://${xxx.xxx.xxx.xxx}:${pp}/
proxy_user=${user}
proxy_password=${pass}

${xxx.xxx.xxx.xxx}：プロキシサーバのIPアドレス
${pp}：プロキシに利用するポート（基本的にはhttpのポート番号80を指定）
${user}：プロキシとして利用するユーザ
${pass}：${user}のパスワード

dl-box 192.168.11.3

[編集] アプリ自動起動

sessionにて指定する。

[編集] 自動シャットダウン

cronを使用する。

エディターを開く。

$sudo crontab -e

一番最後の行に以下の記述を追加する。

30 22 * * * /sbin/shutdown -h now

毎日22：30にシャットダウンするという意味。

保存して、エディターを閉じる。

保存 [Ctrl] + o
閉じる [Ctrl] + x

設定を確認する。

$crontab -l

端末の起動: Alt+Cntl+T (Command+option+T)

[編集] Python

[編集] Virtualbox

Oracle VM VirtualBoxで仮想マシン上にUbuntuを入れる。 https://www.virtualbox.org/

VirtualBoxで共有フォルダにアクセス権限がないとのエラーが出る場合は、以下の通り。

sudo gpasswd -a ユーザ名 vboxsf

Ubuntuのアップデート

sudo apt update

[編集] UbuntuAI

仮想マシンイメージ:UbuntuAIのダウンロード https://book.impress.co.jp/books/1116101162
タイプ:Linux
バージョン:Ubuntu(64bit)
メモリーサイズ:2048MB
ハードディスク:すでにある仮想ハードディスクを使用する「UbuntuAI.vdi」

[編集] 画像処理

Pythonでの画像処理

Numpy 高速数値演算
Pillow 画像処理
OpenCV コンピュータビジョン

OpenCVではカラー画像はBGRで表す歴史的背景　Why does OpenCV use BGR color format ?

BGRからRGBへの変換

img_rgb = img_bgr[:,:,::-1].copy()

RGBからBGRへの変換

img_bgr = img_rgb[:,:,::-1].copy()

Pythonのスライス「第1, 2次元目はそのままで、第3次元目は逆方向に並べたもの」

PythonのopenCVでフルスクリーンにする方法

cv2.namedWindow("screen", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.setWindowProperty('screen', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, 1)
cv2.imshow('screen', img)

フルスクリーンを解除するには

cv2.setWindowProperty('screen', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, 0)

[編集] Chainer fast Neuralstyle

論文: Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei, "Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution"; https://arxiv.org/abs/1603.08155

実装

Training画像データ

http://cocodataset.org/#home
- http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip

スタイル学習（モデルの生成）

-sでスタイル画像
-dでダウンロードしてきた画像集のフォルダを指定
-rでリジューム

python train.py -s スタイル画像 -d 画像集フォルダ -r
python train.py -s スタイル画像 -d train2014 -o 生成モデル名 -r

train.pyの修正

https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/issues/40

#    image = image.crop(((w-size)*0.5, (h-size)*0.5, (w+size)*0.5, (h+size)*0.5))
    image = image.crop((int((w-size)*0.5), int((h-size)*0.5), int((w+size)*0.5), int((h+size)*0.5)))

クローン

git clone https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle.git

VGGのダウンロード。

wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel

chainer用に変換。

python create_chainer_model.py

画風変換

python generate.py sample_images/コンテンツ元画像.jpg -m models/学習モデル.model -o sample_images/出力画像.jpg

MacBook Pro CPU 3.3GHz Intel Core i7, 16GB, intel iris Graphics 550 1536MB : 15sec
GeForce GTX 1080 Ti (CNMeM is enabled with initial size: 50.0% of memory, cuDNN 5105) : 0.856794118881 sec
Xeon E5-1620v4 4core/8thread 3.5GHz, 64GB : 8.52293109894 sec

[編集] CubistMirror

oFでUbuntuのchainerを動かす。

https://openframeworks.cc/

LinuxでのoF

make
make run

https://github.com/genekogan/CubistMirror

oF0.10では，Pocoライブラリーが機能しない。
- v0.10では，PocoはAddonになった。v0.9以前は，本体に入っていた模様。
QuickTime/QuickTime.h not found，には以下のものを使用。
- https://openframeworks.cc/versions/v0.9.4_RC1/

外部カメラを接続する場合

 // ofApp.h
    ofVideoGrabber grab;

//ofApp.cpp setup()
    // set up camera
    ofSetLogLevel(OF_LOG_VERBOSE); 
    grab.setVerbose(true);
    grab.listDevices();    
    grab.setDeviceID(1);// camera ID set

[編集] A neural algorithm of Artistic style

http://arxiv.org/abs/1508.06576

A Neural Algorithm of Artistic Style

Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge (Submitted on 26 Aug 2015 (v1), last revised 2 Sep 2015 (this version, v2))

[編集] chainer-gogh

画風を変換するアルゴリズム（Preferred Networks(PFN）松元叡一氏） https://research.preferred.jp/2015/09/chainer-gogh/

chainer-goghのインストール https://github.com/mattya/chainer-gogh.git

git clone https://github.com/mattya/chainer-gogh.git

学習済みモデルのダウンロード

nin

wget https://www.dropbox.com/s/0cidxafrb2wuwxw/nin_imagenet.caffemodel

上記のコマンドとシェルスクリプトで。

source ~/dlmodel.sh

vgg

caffemodel: VGG_ILSVRC_16_layers

wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel

処理は重いが、描画が綺麗。

chainer-gogh.pyの書式

python3 chainer-gogh.py [-m MODEL] -i CONTENS.jpg -s STYLE.jpg -o OUTPUT_DIR -g GPU_NUM [--width SIZE]

chainer-gogh.pyの実行例

python3 chainer-gogh.py -i sample_images/contents8.jpg -s sample_images/style.jpg -o save_images -g -1

例）元画像の重みを上げ、横幅460、イテレーション8000まで実行して作成する場合。

python chainer-gogh.py -m nin -i contents.png -s style.png -o output -g -1 --lam 0.8 --width 460 --iter 8000

最終的な画像サイズは512*512ピクセル以下に縮小
コンテンツ画像はJPG または PNG
コンテンツ画像は 500-1000ピクセル程度のサイズに
スタイル画像も 500-1000ピクセル程度のサイズに

オプションの値

parser = argparse.ArgumentParser(
    description='A Neural Algorithm of Artistic Style')
parser.add_argument('--model', '-m', default='nin',
                    help='model file (nin, vgg, i2v, googlenet)')
parser.add_argument('--orig_img', '-i', default='orig.png',
                    help='Original image')
parser.add_argument('--style_img', '-s', default='style.png',
                    help='Style image')
parser.add_argument('--out_dir', '-o', default='output',
                    help='Output directory')
parser.add_argument('--gpu', '-g', default=-1, type=int,
                    help='GPU ID (negative value indicates CPU)')
parser.add_argument('--iter', default=5000, type=int,
                    help='number of iteration')
parser.add_argument('--lr', default=4.0, type=float,
                    help='learning rate')
parser.add_argument('--lam', default=0.005, type=float,
                    help='original image weight / style weight ratio')
parser.add_argument('--width', '-w', default=435, type=int,
                    help='image width, height')
args = parser.parse_args()

[編集] 仕様の変更

chainer.functionsがchainer.linksに変更

import chainer
from chainer.dataset import convert
from chainer import cuda
import chainer.functions as F
#import chainer.links as F
import chainer.link
import chainer.links
#from chainer.functions import caffe
from chainer.links import caffe
from chainer.links.caffe import CaffeFunction
from chainer import Variable, optimizers, Chain, cuda

volatileとtrainオプションがなくなったので、*.pyソース内の引数を削除

GPU使用時のエラー

Traceback (most recent call last):
  File "chainer-gogh.py", line 179, in <module>
    cuda.get_device(args.gpu).use()
  File "cupy/cuda/device.pyx", line 98, in cupy.cuda.device.Device.use
  File "cupy/cuda/device.pyx", line 104, in cupy.cuda.device.Device.use
  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 185, in cupy.cuda.runtime.setDevice
  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 137, in cupy.cuda.runtime.check_status
cupy.cuda.runtime.CUDARuntimeError: cudaErrorUnknown: unknown error

これは、指定したGPUがないか使えないということ。ドライバーをインストールしなおしたら、解決した。

[編集] neuralart TensorFlow

https://github.com/ckmarkoh/neuralart_tensorflow

[編集] github

プロキシ―環境にある場合は、プロキシ―サーバーをスルーする必要がある。

git config --global http.proxy http://proxy-a.t-kougei.ac.jp:8080
git config --global https.proxy https://proxy-a.t-kougei.ac.jp:8080

通常のプロキシーのない環境で作業する場合、コンソールで

git config --global --unset http.proxy proxy.hogehoge.ac.jp
git config --global --unset https.proxy proxy.hogehoge.ac.jp

とする。

現在の設定を確認するには、コンソールで、

git config --list

とする。

[編集] Chainer

MacOSで

CUDA
opencv
deel
CSLAIER http://localhost:8080

$ ./run.sh

Chainerのインストール

pip3 install chainer

[編集] TensorFlow

[編集] PyTorch

https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html

[編集] Work Station

NVIDIA Digits https://developer.nvidia.com/digits

大学生協対応PC http://www.univpc.com/product_list/cpu/74/99

ノート型 https://www.pc-koubou.jp/pc/deeplearning_pc.php?pre=cmm_hnv_019

[編集] 参考

[編集] 絵画風動画変換

箱根にあるとある水車小屋 https://youtu.be/3MwTQJrDCeo

ローマの休日 https://youtu.be/F5RTxOr0_Cw

[編集] 物体検出

http://ai-coordinator.jp/category/object-detection

[編集] AI Artistic Neuro Painter

http://www.kuhalabo.net/aipaint/

http://www.kuhalabo.net/aipaint/iframe.html

@@ 1行： / 1行： @@
-== 環境設定 ==
+== PaintsChainer ==
-MacOSのLinuxで。
+https://github.com/pfnet/PaintsChainer
+https://qiita.com/ikeyasu/items/6c1ebed07b281281b1f6
+== Generative Music ==
+;AdaIN
+:styleGANに使われている。
+深層学習は、精製モデルと認識も出るの両輪で発展。生成モデル制御は両方にかかわる。
+;VAE
+== memo ==
+=== w3 ===
+CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)
+=== www ===
+CentOS release 6.8 (Final)
+* [[Neural Networks]]
+* はじめてのAI https://www.udemy.com/google-jp-ai/
+**How Google does Machine Learning
+**Machine Learning Crash Course
+**Cloud AI サービス
+* The Building Blocks of Interpretability https://distill.pub/2018/building-blocks/
+== MacOSX ==
+;command line developer toolsのインストール
+<pre>
+$ xcode-select --install
+</pre>
 === 開発環境整備 ===
+;homebrew
+Homebrew をダウンロード・インストール
+http://brew.sh/index_ja.html
-* homebrew
 * pnenv
 * Phthon
 ** anaconda2
 ** anaconda3
 * pip
-Python3 とpip3のインストール
+=== oF ===
+;openFrameworks
+https://openframeworks.cc/setup/linux-install/
+== Ubuntu ==
+;Python3 とpip3のインストール
 <pre>
 sudo apt install python3 python3-pip
 </pre>
+;PILライブラリのインストール
-== Ubuntu ==
+<pre>
+sudo pip install pillow
+</pre>
 === VNC ===
 Ubuntuの標準VNCクライアントRemminaリモートデスクトップクライアント
-== Chainer ==
+=== wget ===
-MacOSで
+Proxy経由でwgetを実行する。
+; ~/.wgetrcに以下を記述。
-* CUDA
-*opencv
-*deel
-* CSLAIER  http://localhost:8080
 <pre>
-$ ./run.sh
+http_proxy=http://${xxx.xxx.xxx.xxx}:${pp}/
+proxy_user=${user}
+proxy_password=${pass}
 </pre>
+* ${xxx.xxx.xxx.xxx}：プロキシサーバのIPアドレス
+* ${pp}：プロキシに利用するポート（基本的にはhttpのポート番号80を指定）
+* ${user}：プロキシとして利用するユーザ
+* ${pass}：${user}のパスワード
-Chainerのインストール
+dl-box 192.168.11.3
+=== アプリ自動起動 ===
+* sessionにて指定する。
+=== 自動シャットダウン ===
+;cronを使用する。
+エディターを開く。
 <pre>
-pip3 install chainer
+$sudo crontab -e
 </pre>
-=== chainer-gogh ===
+一番最後の行に以下の記述を追加する。
+<pre>
+22 * * * /sbin/shutdown -h now
+</pre>
+毎日22：30にシャットダウンするという意味。
+保存して、エディターを閉じる。
+* 保存 [Ctrl] + o
+* 閉じる [Ctrl] + x
+設定を確認する。
+<pre>
+$crontab -l
+</pre>
+;端末の起動
+:Alt+Cntl+T (Command+option+T)
+== Python ==
+== Virtualbox ==
+Oracle VM VirtualBoxで仮想マシン上にUbuntuを入れる。
+https://www.virtualbox.org/
+VirtualBoxで共有フォルダにアクセス権限がないとのエラーが出る場合は、以下の通り。
+<pre>
+sudo gpasswd -a ユーザ名 vboxsf
+</pre>
+Ubuntuのアップデート
+<pre>
+sudo apt update
+</pre>
+=== UbuntuAI ===
+*仮想マシンイメージ:UbuntuAIのダウンロード https://book.impress.co.jp/books/1116101162
+*タイプ:Linux
+*バージョン:Ubuntu(64bit)
+*メモリーサイズ:2048MB
+*ハードディスク:すでにある仮想ハードディスクを使用する「UbuntuAI.vdi」
+== 画像処理 ==
+Pythonでの画像処理
+* Numpy 高速数値演算
+* Pillow 画像処理
+* OpenCV コンピュータビジョン
+OpenCVではカラー画像はBGRで表す歴史的背景　[https://www.learnopencv.com/why-does-opencv-use-bgr-color-format/ Why does OpenCV use BGR color format ?]
+BGRからRGBへの変換
+<pre>
+img_rgb = img_bgr[:,:,::-1].copy()
+</pre>
+RGBからBGRへの変換
+<pre>
+img_bgr = img_rgb[:,:,::-1].copy()
+</pre>
+Pythonのスライス「第1, 2次元目はそのままで、第3次元目は逆方向に並べたもの」
+PythonのopenCVでフルスクリーンにする方法
+<pre>
+cv2.namedWindow("screen", cv2.WINDOW_NORMAL)
+cv2.setWindowProperty('screen', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, 1)
+cv2.imshow('screen', img)
+</pre>
+フルスクリーンを解除するには
+<pre>
+cv2.setWindowProperty('screen', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, 0)
+</pre>
+== Chainer fast Neuralstyle ==
+;論文
+: Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei, "Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution"
+: https://arxiv.org/abs/1603.08155
+;実装
+* https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle
+* https://github.com/gafr/chainer-fast-neuralstyle-models
+* https://github.com/gafr/chainer-fast-neuralstyle-video
+* https://github.com/toriniku000/prox2017_neural_video
+* https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style
+;Training画像データ
+*http://cocodataset.org/#home
+**http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip
+スタイル学習（モデルの生成）
+* -sでスタイル画像
+* -dでダウンロードしてきた画像集のフォルダを指定
+* -rでリジューム
+<pre>
+python train.py -s スタイル画像 -d 画像集フォルダ -r
+python train.py -s スタイル画像 -d train2014 -o 生成モデル名 -r
+</pre>
+;train.pyの修正
+*https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/issues/40
+<pre>
+#    image = image.crop(((w-size)*0.5, (h-size)*0.5, (w+size)*0.5, (h+size)*0.5))
+    image = image.crop((int((w-size)*0.5), int((h-size)*0.5), int((w+size)*0.5), int((h+size)*0.5)))
+</pre>
+クローン
+<pre>
+git clone https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle.git
+</pre>
+VGGのダウンロード。
+<pre>
+wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel
+</pre>
+chainer用に変換。
+<pre>
+python create_chainer_model.py
+</pre>
+画風変換
+<pre>
+python generate.py sample_images/コンテンツ元画像.jpg -m models/学習モデル.model -o sample_images/出力画像.jpg
+</pre>
+* MacBook Pro CPU 3.3GHz Intel Core i7, 16GB, intel iris Graphics 550 1536MB : 15sec
+* GeForce GTX 1080 Ti (CNMeM is enabled with initial size: 50.0% of memory, cuDNN 5105) : 0.856794118881 sec
+* Xeon E5-1620v4 4core/8thread 3.5GHz, 64GB : 8.52293109894 sec
+== CubistMirror ==
+oFでUbuntuのchainerを動かす。
+https://openframeworks.cc/
+LinuxでのoF
+<pre>
+make
+make run
+</pre>
+https://github.com/genekogan/CubistMirror
+*oF0.10では，Pocoライブラリーが機能しない。
+**v0.10では，PocoはAddonになった。v0.9以前は，本体に入っていた模様。
+* QuickTime/QuickTime.h not found，には以下のものを使用。
+** https://openframeworks.cc/versions/v0.9.4_RC1/
+;外部カメラを接続する場合
+<pre>
+ // ofApp.h
+    ofVideoGrabber grab;
+//ofApp.cpp setup()
+    // set up camera
+    ofSetLogLevel(OF_LOG_VERBOSE);
+    grab.setVerbose(true);
+    grab.listDevices();
+    grab.setDeviceID(1);// camera ID set
+</pre>
+== A neural algorithm of Artistic style ==
+http://arxiv.org/abs/1508.06576
+A Neural Algorithm of Artistic Style
+Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge
+(Submitted on 26 Aug 2015 (v1), last revised 2 Sep 2015 (this version, v2))
+== chainer-gogh ==
+画風を変換するアルゴリズム（Preferred Networks(PFN）松元叡一氏）
 https://research.preferred.jp/2015/09/chainer-gogh/
@@ 50行： / 281行： @@
 学習済みモデルのダウンロード
+* nin
 <pre>
 wget https://www.dropbox.com/s/0cidxafrb2wuwxw/nin_imagenet.caffemodel
 </pre>
+上記のコマンドとシェルスクリプトで。
+<pre>
+source ~/dlmodel.sh
+</pre>
+* vgg
+caffemodel: VGG_ILSVRC_16_layers
+<pre>
+wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel
+</pre>
+処理は重いが、描画が綺麗。
 chainer-gogh.pyの書式
@@ 73行： / 317行： @@
 *コンテンツ画像は 500-1000ピクセル程度のサイズに
 *スタイル画像も 500-1000ピクセル程度のサイズに
+;オプションの値
+<pre>
+parser = argparse.ArgumentParser(
+    description='A Neural Algorithm of Artistic Style')
+parser.add_argument('--model', '-m', default='nin',
+                    help='model file (nin, vgg, i2v, googlenet)')
+parser.add_argument('--orig_img', '-i', default='orig.png',
+                    help='Original image')
+parser.add_argument('--style_img', '-s', default='style.png',
+                    help='Style image')
+parser.add_argument('--out_dir', '-o', default='output',
+                    help='Output directory')
+parser.add_argument('--gpu', '-g', default=-1, type=int,
+                    help='GPU ID (negative value indicates CPU)')
+parser.add_argument('--iter', default=5000, type=int,
+                    help='number of iteration')
+parser.add_argument('--lr', default=4.0, type=float,
+                    help='learning rate')
+parser.add_argument('--lam', default=0.005, type=float,
+                    help='original image weight / style weight ratio')
+parser.add_argument('--width', '-w', default=435, type=int,
+                    help='image width, height')
+args = parser.parse_args()
+</pre>
-=== Neural style ===
-https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle
+=== 仕様の変更 ===
-== Virtualbox ==
+*chainer.functionsがchainer.linksに変更
-Oracle VM VirtualBoxで仮想マシン上にUbuntuを入れる。
+<pre>
-https://www.virtualbox.org/
+import chainer
+from chainer.dataset import convert
+from chainer import cuda
+import chainer.functions as F
+#import chainer.links as F
+import chainer.link
+import chainer.links
+#from chainer.functions import caffe
+from chainer.links import caffe
+from chainer.links.caffe import CaffeFunction
+from chainer import Variable, optimizers, Chain, cuda
+</pre>
-仮想マシンイメージUbuntuAIのダウンロード
+*volatileとtrainオプションがなくなったので、*.pyソース内の引数を削除
-https://book.impress.co.jp/books/1116101162
-VirtualBoxで共有フォルダにアクセス権限がないとのエラーが出る場合は、以下の通り。
+*GPU使用時のエラー
 <pre>
-sudo gpasswd -a ユーザ名 vboxsf
+Traceback (most recent call last):
+  File "chainer-gogh.py", line 179, in <module>
+    cuda.get_device(args.gpu).use()
+  File "cupy/cuda/device.pyx", line 98, in cupy.cuda.device.Device.use
+  File "cupy/cuda/device.pyx", line 104, in cupy.cuda.device.Device.use
+  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 185, in cupy.cuda.runtime.setDevice
+  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 137, in cupy.cuda.runtime.check_status
+cupy.cuda.runtime.CUDARuntimeError: cudaErrorUnknown: unknown error
 </pre>
+これは、指定したGPUがないか使えないということ。ドライバーをインストールしなおしたら、解決した。
-Ubuntuのアップデート
+== neuralart TensorFlow ==
+https://github.com/ckmarkoh/neuralart_tensorflow
+== github ==
+プロキシ―環境にある場合は、プロキシ―サーバーをスルーする必要がある。
 <pre>
-sudo apt update
+git config --global http.proxy http://proxy-a.t-kougei.ac.jp:8080
+git config --global https.proxy https://proxy-a.t-kougei.ac.jp:8080
+</pre>
+通常のプロキシーのない環境で作業する場合、コンソールで
+<pre>
+git config --global --unset http.proxy proxy.hogehoge.ac.jp
+git config --global --unset https.proxy proxy.hogehoge.ac.jp
+</pre>
+とする。
+現在の設定を確認するには、コンソールで、
+<pre>
+git config --list
+</pre>
+とする。
+== Chainer ==
+MacOSで
+* CUDA
+*opencv
+*deel
+* CSLAIER  http://localhost:8080
+<pre>
+$ ./run.sh
+</pre>
+Chainerのインストール
+<pre>
+pip3 install chainer
 </pre>
 == TensorFlow ==
+== PyTorch ==
+https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html
 == Work Station ==
@@ 104行： / 430行： @@
 大学生協対応PC
 http://www.univpc.com/product_list/cpu/74/99
+ノート型
+https://www.pc-koubou.jp/pc/deeplearning_pc.php?pre=cmm_hnv_019
+== 参考 ==
+=== 絵画風動画変換 ===
+箱根にあるとある水車小屋 https://youtu.be/3MwTQJrDCeo
+ローマの休日 https://youtu.be/F5RTxOr0_Cw
+=== 物体検出 ===
+http://ai-coordinator.jp/category/object-detection
+=== AI Artistic Neuro Painter ===
+http://www.kuhalabo.net/aipaint/
+http://www.kuhalabo.net/aipaint/iframe.html
+[[Category:研究]]