工设里世界

隐者艾伦のBLOG

如何使用stylegan训练自己的照片数据集

今天完成了简单的stylegan自定义数据集训练过程,感谢国外老哥的教程,原来很简单……其实对于专门做人工智能方面的人来说训练应该是很简单的,但是对于我这种跨专业跨领域的小白来说,还是需要一个详细教程的,这里给大家介绍一下如何使用自己的数据集来测试stylegan。

首先,大家需要在自己的电脑上配置好tensorflow环境,注意:tensorflow2.0可能无法运行stylegan的原始代码,建议使用1.13版本。

个人运行环境:WIN10+CUDA10.0 +CUDNN7.5+ TENSORFLOW-GPU1.13.1 + python3.7

环境配置教程请先阅读参照之前我写的两篇stylegan文章:

WIN10+CUDA10 +CUDNN7.5+ TENSORFLOW-GPU1.13.1 + python3.7 运行NVIDIA STYLEGAN 的安装过程和踩坑实录

如何使用 NVIDIA StyleGAN 生成自己的动漫(老婆)头像

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使用python对文件夹内的照片进行批量修改尺寸

小白学习记录……

原文链接:https://blog.csdn.net/atyzy/article/details/77905463

使用方法……这个很简单, 新建resize.py文件,复制上面代码,修改代码中这三个路径:

filename = os.listdir(“C:/Users/Administrator/stylegan/swift/”)    (这个就是需要修改的图片所在文件夹)

base_dir = “C:/Users/Administrator/stylegan/swift/”   (我也不晓得啥意思,反正上面一样就行了)

new_dir = “C:/Users/Administrator/stylegan/swift2/”   (新文件输出的路径位置)

这里要注意一点,文件路径要改为/斜杠而不是win路径的\,否则会爆出(unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in position 2-3: tr这个错误

或者你可以使用\\双斜杠来代替………………(大概因为我是小白才搞出这个错误吧……)

size_m = 128

size_n = 128

这个是尺寸,宽高像素……

然后照样在终端或者anaconda prompt中输入 python resize.py就可以运行了

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使用python对文件夹内的照片进行批量重命名

原代码来自:https://www.jb51.net/article/156684.htm

找来找去终于看到一个能用的,简单修改好以后可以使用python3或者anaconda prompt进行批量文件名修改了……

使用方法很简单,

1.先使用随便一个代码编辑器,比如vs code,新建一个rename.py文件

2.将上面代码复制进去,修改 self.path = C:/Users/ThinkPad User/Desktop/weibo 这里的路径信息为你需要修改的文件夹信息……

3.保存

4.打开终端或者你的anaconda prompt 输入cd C:/Users/ThinkPad User/Desktop/weibo (这里是打开你的rename.py所在文件夹的路径)

5.终端或者你的anaconda prompt 中输入python rename.py 

6.等待批量修改完成

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基于Grad-CAM的CNN卷积神经网络卷积层权重可视化方式

运行环境:WIN10  tensorflow1.3.1  CUDA10 python3.7 Keras Numpy matplotlib OpenCV

原程序来自于github:https://github.com/himanshurawlani/convnet-interpretability-keras

作者的文章blog https://towardsdatascience.com/visual-interpretability-for-convolutional-neural-networks-2453856210ce

实现效果:卷积核可视化、热区图、中间激活层可视化、反卷积可视化

主要作用其实就是把卷积神经网络中的权重激活可视化的展现出来,最初提出具体请看这一篇论文

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization https://arxiv.org/abs/1610.02391

请教了一下计算机的同学,意思大概是Grad-CAM模型的优势在于不需要重新进行训练,在输出的时候不影响其权重的传递,不改变模型结构,可以直接输出。至于为什么用这一套代码,第一有注释非常清晰……第二我去找了原来论文的代码,不是基于tensorflow环境下的……不好运行,还有一些老的代码(16、17年左右的)在新环境下跑不出来总是报错,其他的一些代码也是需要caffe之类的,这个只需要tensorflow下的一些就可以。这个轮子非常好用!

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如何使用 NVIDIA StyleGAN 生成自己的动漫(老婆)头像

大家应该前段时间都被StyleGan生成动漫(老婆)头像的新闻刷屏了,但是基本上玩的起来的都是比较核心的程序猿,本文的主旨意思是希望每一个热爱动漫,喜欢研究人工智能的朋友都可以享受调教stylegan,生成自己头像的快乐,所以算是一个简单的使用stylegan教程,请专业大佬轻喷,如有问题请留言回复!我将进行修正和补充。

想要生成属于自己的头像,首先要在自己的电脑上部署CUDA和tensorflow-gpu加速环境,详细的安装和stylegan运行教程请看我上一篇文章https://www.gongyesheji.org/?p=951

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