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Windows 10 搭建 TensorFlow 试玩 fast-style-transfer

本文适用于 TensorFlow 新手搭建试玩“图片快速风格迁移”,系统环境:

  • Windows 10
  • 显卡 NVIDIA GTX 1070

安装 TensorFlow 环境

Anaconda 来装环境可以省很多事。

  1. 安装 Anaconda,步骤中有两个选项记得勾上(添加 PATH 环境变量和使用 Anaconda 作为 Python 环境)

  2. 现在的 Anaconda 似乎已经内置了国内的几个镜像源,所以不用手动切换镜像,用默认配置即可

    如果已经折腾过,可以考虑用如下命令恢复:

    1conda config --remove-key channels
    2conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    3conda config --set show_channel_urls yes
    
  3. 如果你像我一样只是个入门玩家(并且平时没装过 Python 环境),那就不用搞 conda 的环境隔离了。直接执行 conda install tensorflow-gpu,然后等待

如果一切顺利的话 Tensorflow 环境就装好了(如果不顺利的话可能多半是网络问题,重试执行下试试)。

目前我用默认参数装好的 TF 版本是 1.14,lengstrom/fast-style-transfer 刚好只能在 TF v1.x 上用。

图片快速风格迁移

克隆仓库,然后下载已经训练好的风格,放到 model 目录下。

弄好以后就可以开始玩了,仓库根目录下执行:

1python evaluate.py --checkpoint model/udnie.ckpt --in-path eval/ --out-path result/

如果报错,请参考报错处理解决。

如果要创建新风格,需要自己训练。先下载训练所需数据:

不要下其他的,就用 beta16 目录下的,否则后面训练时会报错。新手入门就按部就班吧,别折腾。

下载好后将 train2014.zip 解压到 data 目录下,imagenet-vgg-verydeep-19.mat 直接放到 data 目录下,可参考根目录下的 setup.sh 脚本。

1├─data
2│  │  imagenet-vgg-verydeep-19.mat
3│  │
4│  ├─bin
5│  └─train2014
6│          COCO_train2014_000000000009.jpg
7│          COCO_train2014_000000000025.jpg

然后根目录下执行:

1python style.py --style style/1.jpg --checkpoint-dir checkpoint --content-weight 1.5e1 --checkpoint-iterations 1000 --batch-size 12

大概经过 6 小时以后训练完成,在 checkpoint 目录下生成了模型文件:

1checkpoint
2fns.ckpt.data-00000-of-00001
3fns.ckpt.index
4fns.ckpt.meta

将 fns.ckpt.meta 复制一个,重命名为 fns.ckpt,然后就可以使用评估方法来生成图片了:

1python evaluate.py --checkpoint checkpoint/fns.ckpt --in-path eval/ --out-path result/

报错处理

  1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread',执行:
    1pip install --upgrade scipy==1.1.0
    
  2. ImportError: No module named moviepy.video.io.VideoFileClip,执行:
    1pip install moviepy
    
  3. cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for runtime version,升级显卡驱动就行了
  4. tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape,降低 --bach-size 参数就行了,8G 显存的话设置为 12

其他好玩的库

  • anishathalye/neural-style

    该仓库的输入是待处理图片 + 风格图片,边训练边生成,优点是方便切换风格,缺点是每次生成大概需要好几分钟。imagenet-vgg-verydeep-19.mat 和 train2014 可以用上面下载好的。

    1python neural_style.py --content examples/test.png --styles examples/style/udnie.jpg --output test-result.jpg
    
  • 如果觉得本地搭建 TensorFlow 太麻烦,可以通过 IBM/MAX-Fast-Neural-Style-Transfer(PyTorch)用 Docker 搭建试玩,或者直接在线试玩