Deep Learning
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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 | 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 | ||
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== Chainer == | == Chainer == | ||
2017年11月26日 (日) 18:35時点における版
目次 |
環境設定
MacOSのLinuxで。
開発環境整備
- homebrew
- pnenv
- Phthon
- anaconda2
- anaconda3
- pip
Python3 とpip3のインストール
sudo apt install python3 python3-pip
Ubuntu
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
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。
Chainer
MacOSで
- CUDA
- opencv
- deel
- CSLAIER http://localhost:8080
$ ./run.sh
Chainerのインストール
pip3 install chainer
chainer-gogh
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
wget https://www.dropbox.com/s/0cidxafrb2wuwxw/nin_imagenet.caffemodel
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
Neural style
https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle
Virtualbox
Oracle VM VirtualBoxで仮想マシン上にUbuntuを入れる。 https://www.virtualbox.org/
仮想マシンイメージUbuntuAIのダウンロード 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。
sudo gpasswd -a ユーザ名 vboxsf
Ubuntuのアップデート
sudo apt update
TensorFlow
Work Station
NVIDIA Digits https://developer.nvidia.com/digits
