Deep Learning

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はじめてのAI https://www.udemy.com/google-jp-ai/
 
  
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The Building Blocks of Interpretability
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=== w3 ===
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https://distill.pub/2018/building-blocks/
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CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)
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=== www ===
  
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*How Google does Machine Learning
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CentOS release 6.8 (Final)
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*Machine Learning Crash Course
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*Cloud AI サービス
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== はじめてのAI ==
 
  
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Grow with Google https://www.udemy.com/google-jp-ai/
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* [[Neural Networks]]
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* はじめてのAI https://www.udemy.com/google-jp-ai/
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**How Google does Machine Learning
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**Machine Learning Crash Course
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**Cloud AI サービス
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* The Building Blocks of Interpretability https://distill.pub/2018/building-blocks/
  
 
== MacOSX ==
 
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== TensorFlow ==
 
== TensorFlow ==
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== PyTorch ==
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https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html
  
 
== Work Station ==
 
== Work Station ==

2021年4月10日 (土) 06:48時点における最新版

目次

[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)


[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

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 
#    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。
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 

$ ./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

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