ZZUTK/Face-Aging-CAAE のインストールとテスト実行（さまざまな年齢の顔画像の合成）（Python 3.7，TensorFlow 1.15.5, scipy 1.1.0 を使用）（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 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

   C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
   python -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．

TensorFlow 1.15.5, Keras 2.3.1 のインストール

コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行

C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer scipy pandas matplotlib
# TensorFlow 1.15.5 のため numpy, protobuf の古いバージョンを使用．エラーが出にくいと考えられる numpy 1.16.2, protobuf 3.19.4 を使用
python -m pip install -U numpy==1.16.2 protobuf==3.19.4 tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 scipy==1.5.4

Face-Aging-CAAE プログラムのダウンロードと展開（解凍）

GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の配布サイト（https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE）で公開されている プログラムを，ダウンロードし展開（解凍）する．

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
2. その他 Python パッケージのインストール

   venv を使い，孤立した Python の隔離された環境を使っているときは，Windows でも Ubuntu でも同じで，「python -m pip install ...」.

   C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
   python -m pip install -U numpy==1.16.2 scipy==1.1.0 scikit-image==0.17.2   
   

3. Face-Aging-CAAE のダウンロード

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q Face-Aging-CAAE
   git clone https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE
   

   

ソースコードの書き換え

Python 3 で動くように書きかえ

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
2. 2to3 を使う

   Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

   cd %HOMEPATH%
   cd Face-Aging-CAAE
   py -3.7 "C:\Program Files\Python37\Tools\scripts\2to3.py" -w . 
   

   
   （以下省略）

Windows で動くように書きかえ

1. Windows で動かしたい ので， エディタを使い，FaceAging.py を書き替えて保存．

   cd %HOMEPATH%
   cd Face-Aging-CAAE
   notepad FaceAging.py
   

   

   282 行目．「/」を「\\」に書き換え．

   書き換え前

   

   書き換え後

   

   304 行目．同じように，「/」を「\\」に書き換え．

   356 行目．同じように，「/」を「\\」に書き換え．

   378 行目．同じように，「/」を「\\」に書き換え．

UTKFace (Large Scale Face Dataset) のダウンロードと展開（解凍）

1. Web ブラウザで次の URL を開く

   https://susanqq.github.io/UTKFace/

2. 「Aligned & Cropped Faces」データファイルを選んでみる
   
3. 「UTKFace.tar.gz」を選ぶ

   別の方は使わない．

   
4. ダウンロードしたいので，「ダウンロード (DOWNLOAD)」をクリック
   
5. ダウンロードが始まるので確認する．
6. ダウンロードしたファイルを展開（解凍）する．

   Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

   tar.gz 形式ファイルを 7-Zip で展開（解凍）すると tar 形式ファイルができ， tar 形式ファイルを 7-Zip で展開（解凍）すると，画像ファイルの入ったディレクトリが得られる．

7. 展開（解凍）してできたディレクトリ UTKFace を確認する．
   
8. ディレクトリ UTKFace の下に多数の顔画像ファイルがあることを確認する．
   

学習

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

1. %HOMEPATH%\Face-Aging-CAAE の下の dataを開いて、「save_data_folder_here.txt」というファイルがあることを確認する
2. 先ほどダウンロードした UTKFace をまるごと、このdataの直下にコピー
   
3. 学習を行う

   main.py の実行

   終了まで時間がかかるので待つ

   C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
   cd %HOMEPATH%\Face-Aging-CAAE
   python main.py
   

   
4. 終了の確認
   
5. 訓練データによる学習結果は save の下の保存される．

   ファイル：save.zip (使用するときは自己責任で．展開して使ってください)

6. save/summary の下に，中間結果が保存されている．次のコマンドにより確認できる．

   cd save/summary
   tensorboard --logdir .
   

7. テスト

   「imagedir」のような名前でディレクトリを作り（名前は何でも良いがわかりやすい名前が良い）、 そこに .jpg ファイルを 10 個以上おき、次のコマンドを実行する．

   python main.py --is_train False --testdir imagedir