carpedm20/DCGAN-tensorflow は,GitHub で公開されているソフトウェアで, Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (DCGAN) を 実装したもの.
手順の要点: 前準備として,NVIDIA CUDA 10.0, NVIDIA cuDNN 7.6.5, Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 等をインストール.
ソフトウェア等の利用条件等は,利用者で確認すること.
謝辞:ソフトウェアの作者に感謝します.
DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) の参考文献情報: https://arxiv.org/abs/1511.06434
GitHub の carpedm20/DCGAN-tensorflow の Webページ: https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
【Python のインストールでの注意点】
Windows で,ユーザ名が日本語のとき,あとでトラブルが発生するかもしれない. トラブルの回避のため, Python をシステム管理者の領域にインストール(パソコンの全ユーザの共有領域)する.
【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
【Python の公式ページ】
【インストール手順の概要】
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
※ 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.
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
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.
Python の使用は「py -3.7」で行う.
py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
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
次のコマンドを実行する
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
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
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text 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
GitHub の carpedm20/DCGAN-tensorflow の配布サイト(https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow)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.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip install -U numpy==1.16.2 pillow==6.0.0 requests tqdm opencv-python opencv-contrib-python imageio matplotlib moviepy
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q DCGAN-tensorflow
git clone https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
mkdir %HOMEPATH%\DCGAN-tensorflow\data mkdir %HOMEPATH%\DCGAN-tensorflow\data\celebA
img_align_celeba の下に、多数の顔画像ファイルがあることを確認する.
時間がかかるので待つ.
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
%HOMEPATH%\DCGAN-tensorflow の下の data の下の celebA の下
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
時間がかかるので待つ.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat cd %HOMEPATH%\DCGAN-tensorflow python main.py --dataset celebA --input_height=108 --train --crop
次のコマンドを実行.
tensorboard --logdir .
Web ブラウザで http://localhost:6006 を開く
python main.py --dataset celebA --input_height=108 --crop
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
時間がかかるので待つ.
python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --train
次のコマンドを実行.
tensorboard --logdir .
Web ブラウザで http://localhost:6006 を開く
python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28