教師データ無しでの画像復元 (DmitryUlyanov/deep-image-prior，Python，CUDA 9.2，pytorch, torchvision を使用)

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

CMake のインストール

CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

• Windows での cmake のインストール: 別ページ »で説明している．

Python 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

① Python 3.7 64 ビット版のインストール（Windows 上）

【Python 3.7 のインストール手順の詳細（別ページ） 】

Windows での Python 3.7 のインストール: 別ページ »で説明している．

【Python の公式ページ】

https://www.python.org/

【インストール手順の概要】

1. Python の URL を開く

   URL: https://www.python.org

2. Windows 版の Python 3.7 をダウンロード

   ページの上の方にある「Downloads」をクリック，「Downloads」の下にメニューが出るので，その中の「Windows」をクリック．

   そして，Python 3.7.x (x は数字）を探す．

   そして，Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので，「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ

   
3. インストール時の設定
   1. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ．
      
   2. Python ランチャーをインストールするために，「Install launcher for all users (recommended)」をチェック．

      ※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは， 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある．そのときは，チェックせずに進む．

   3. 「Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
      
   4. 「Customize installation」をクリック．
      
   5. オプションの機能 (Optional Features)は，既定（デフォルト）のままでよい． 「Next」をクリック
      
   6. 「Install for all users」を選ぶ．

      Python のインストールディレクトリは，「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認．

      「Install」をクリック

      
   7. 「Disable path length limit」が表示される場合がある．クリックして，パス長の制限を解除する
      
   8. インストールが終了したら，「Close」をクリック
4. インストールのあと，Windows のスタートメニューに「Python 3.7」が増えていることを確認．
5. システムの環境変数 Path の確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．

   py とpip にパスが通っていることの確認である．

   where py
   where pip
   

   where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され， where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認．

   

② pip と setuptools の更新（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 次のコマンドを実行する

   Python の使用は「py -3.7」で行う．

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   

   

③ Python 開発環境として，Python の隔離された環境に，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract をインストール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. venv を用いて，Python の仮想環境を作成

   次のコマンドを実行する

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   py -3.7 -m venv C:\venv\py37
   

3. Python の仮想環境の使用開始と，Python 開発環境のインストール

   次のコマンドを実行する

   Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後，「python」で行う．

   C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
   python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter
   

Visual Studio Community 2017，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール（Windows 上）

Windows での Visual Studio Community 2017，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール: 別ページ »で説明している．

PyTorch のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. PyTorch のページを確認

   PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用） をインストールする． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．

   事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

   PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．

   python -m pip install -U --ignore-installed pip
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   

   Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し， 次のコマンドを実行する． （PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．

   conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
   py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   【サイト内の関連ページ】

   • Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明している．

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

DmitryUlyanov / deep-image-prior をダウンロードし，動かしてみる

ダウンロード

ここでは，Windows で %HOMEPATH% にダウンロードする手順を示す．

1. 前提ソフトウエア

   C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
   python -m pip install -U numpy scipy matplotlib scikit-image==0.17.2 jupyter
   

2. ダウンロード

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q deep-image-prior
   git clone https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
   

動作確認

いままでの手順で，いくつかの Python プログラムは，簡単に試せるようになる．

「jupyter notebook ＜ノートブックファイル名＞」で動かす

• ノイズ除去（denoisng）

  cd %HOMEPATH%
  cd deep-image-prior
  C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
  jupyter notebook denoising.ipynb
  

  
• 超解像（super-resolution）

  cd %HOMEPATH%
  cd deep-image-prior
  C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
  jupyter notebook super-resolution.ipynb
  

  
• 画像復元 (画像のノイズ除去 (image restoration))

  cd %HOMEPATH%
  cd deep-image-prior
  C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
  jupyter notebook restoration.ipynb