Pix2Pix Z图像翻译系统(自制)
说说作者
作者于2019年暑假开始,对人工智能就产生了浓厚的兴趣。于是经过一个月的考察结果,初步了解人工智能模型;于2019年9月份开始着手学习GANs(对抗式生成网络)。为什么会有这样的一个系统呢?由于本人毕竟是本科生,文采平平;写不出研究生水平的文章来,于是结合原理以及经过部分微调的优化得到了由Django来驱动使用tensorflow2.0所编写并且经过微调的Pix2Pix模型进行图像翻译训练和翻译。
在此,首先感谢一下kaggle这个网站解决了我们这种学习人工智能的学子在没有GPU资源下的苦恼。
说说应用
项目链接
安装anaconda
人工智能必备,anaconda优势在于可以随时创建python虚拟环境;切来切去非常方便,而且有一个conda库。下载对应版本,然后next、next…
设置anaconda国内源
清华源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
中科大源:
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
输入这个conda config --show channels
看看是否设置成功,如果设置没成功,那么自己百度~
设置pip国内源
windows下,创建一个pip目录,如:C:\Users\当前计算机用户文件夹\pip,然后新建文件pip.ini,在pip.ini文件中输入以下内容(以豆瓣镜像为例):
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host = pypi.douban.com
注:pip文件夹需要我们自己创建
安装tensorflow2.0
# CPU版本
pip install tensorflow==2.1.0
# GPU版本
pip install tensorflow-gpu==2.1.0
注:GPU版本需要安装对应的N卡驱动和cuda
应用初始化
Django数据库初始化:
python manage.py migrate
Pix2Pix Z系统运行:
python manage.py runserver
最后的说明
如果在操作过程中,有什么问题都可以向我提问。
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