URL: https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow
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
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
画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロードは, Windows でコマンドプロンプトを管理者として開き 次のコマンドを実行する.
mkdir c:\image cd c:\image curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg
上のコマンドがうまく
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data
で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する(謝辞:画像の作者に感謝します)
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
scipy はバージョン 1.1.0 のものを使う.
次のページの説明に従い,事前学習済みモデルを取得.
URL: https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow
ファイルは,%HOMEPATH%\EDSR-TensorFlow\saved_models に置く
まず,ディレクトリの移動
実行してみる.「fruits.jpg」のところは,画像ファイル名を指定すること.
結果は「out」の下に残る.
元画像は次の通り
出来た画像は次の通り
顔識別(jmiller656/EDSR-TensorFlow, Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 を使用)
cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q EDSR-TensorFlow
git clone https://github.com/jmiller656/EDSR-TensorFlow
cd EDSR-TensorFlow
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip install -U numpy==1.16.2 scipy==1.1.0 scikit-image==0.17.2 tqdm argparse
py -3.7 "C:\Program Files\Python37\Tools\scripts\2to3.py" -w test.py
py -3.7 "C:\Program Files\Python37\Tools\scripts\2to3.py" -w data.py
cd %HOMEPATH%
cd EDSR-TensorFlow
copy c:\image\fruits.jpg .
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python test.py --image fruits.jpg --scale 2