金子邦彦研究室人工知能Windows で動く人工知能関係 Pythonアプリケーション,オープンソースソフトウエア)MMGeneration のインストールと動作確認(StyleGAN など)(PyTorch,Python を使用)(Windows 上)

MMGeneration のインストールと動作確認(StyleGAN など)(PyTorch,Python を使用)(Windows 上)

目次

  1. 前準備
  2. MMGen のインストール(Windows 上)
  3. MMGen を用いた StyleGAN の実行(Windows 上)

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/

Python のインストール(Windows 上)

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Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN 8.6 のインストール(Windows 上)

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NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバNVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールを行う.

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PyTorch のインストール(Windows 上)

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    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())" 
    

    [image]

    Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt)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())" 
    

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MMGen のインストール(Windows 上)

インストールの方法は複数ある. ここでは, NVIDIA CUDA ツールキットを使うことも考え, インストールしやすい方法として,ソースコードからビルドしてインストールする方法を案内している.

MMGen が mmcv-full のバージョン 1.3.0 以上,1.8.0 以下を必要とするので,mmcv-full バージョン 1.7.1 をインストールがインストールされる.

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    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 がインストールできていることを確認するために,PyTorch のバージョンを表示
    python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
    

    [image]
  3. PyTorch が NVIDIA CUDA ツールキットを認識できていることを確認するために, PyTorch が認識しているNVIDIA CUDA ツールキット のバージョンを表示

    このとき,実際には 11.8 をインストールしているのに,「cu117」のように古いバージョンが表示されることがある.このような場合は,気にせずに続行する.

    python -c "import torch; CUDA_VERSION = torch.__version__.split('+')[-1]; print(CUDA_VERSION)"
    

    [image]
  4. MIM,MMGen のインストール

    インストール手順は, https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html に記載の手順による

    python -m pip install -U --ignore-installed pip
    python -m pip uninstall -y openmim mmcv mmcv-full opencv-python opencv-python-headless
    python -m pip install -U openmim opencv-python
    cd %HOMEPATH%
    rmdir /s /q mmgeneration
    git clone https://github.com/open-mmlab/mmgeneration.git
    cd mmgeneration
    mim uninstall -y mmgeneration
    pip install -r requirements.txt
    mim install -e .
    mim list
    

    (省略)
    [image]

MMGen を用いた StyleGAN の実行(Windows 上)

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    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. 事前学習済みモデルのダウンロード

    次のコマンドを実行する.

    cd %HOMEPATH%\mmgeneration
    mkdir checkpoints
    cd checkpoints
    curl -O https://download.openmmlab.com/mmgen/stylegan2/official_weights/stylegan2-church-config-f-official_20210327_172657-1d42b7d1.pth
    dir /w
    cd ..
    

    [image]
  3. StyleGAN を行う Python プログラム

    次の Python プログラムを実行する.Matplotlib を使うので,Jupyter QtConsoleJupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である.

    https://mmgeneration.readthedocs.io/en/latest/get_started.html#verify-the-installationのプログラムを使用

    下図では,Python プログラムの実行のため,jupyter qtconsole を使用している.

    from mmgen.apis import init_model, sample_unconditional_model
    
    config_file = 'configs/styleganv2/stylegan2_c2_lsun-church_256_b4x8_800k.py'
    # you can download this checkpoint in advance and use a local file path.
    checkpoint_file = 'checkpoints/stylegan2-church-config-f-official_20210327_172657-1d42b7d1.pth'
    device = 'cuda:0'
    # init a generatvie
    model = init_model(config_file, checkpoint_file, device=device)
    # sample images
    fake_imgs = sample_unconditional_model(model, 4)
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.style.use('default')
    for i in fake_imgs:
        plt.imshow(np.stack([i[2], i[1], i[0]], axis=2))
        plt.show()
    

    [image]

    [image]
  4. 結果が表示される

    エラーメッセージが出ないことを確認.

    [image]