Deep Learning
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
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
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
- 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
chttp://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()
- 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。
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
大学生協対応PC http://www.univpc.com/product_list/cpu/74/99
参考
チームラボの勉強会
