金子邦彦研究室人工知能Windows でのインストールと動作確認(人工知能関係)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)

前準備

Git のインストール(Windows 上)

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(Windows 上)

Windows での Python 3.10,関連パッケージ,Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明

サイト内の関連ページ

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

関連する外部ページ

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,NVIDIA cuDNN のインストール(Windows 上)

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022NVIDIA ドライバNVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明

関連する外部ページ

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. 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).

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

    (途中省略)
    [image]

MMGan 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.

MMCV のインストール(Windows 上)

MMCV のインストールを行う.

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.

  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. MMCV 1.6.2 のインストール

    MMTracking が MMCV 1.6.2 に依存している (2022/12). 将来の MMTracking の利用を想定して MMCV 1.6.2 をインストール

    https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html に記載の手順による

    python -m pip install -U pip
    python -m pip install -U opencv-python
    python -m pip install mmcv-full==1.6.2
    

    [image]
  5. MMCV をインストールできたことの確認

    python -c "from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version; print(get_compiling_cuda_version()); print(get_compiler_version())"
    

    [image]

MIM,MMGeneration のインストール(Windows 上)

MMGen のインストールを行う.

  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. MIM, MMGeneration のインストール

    python -m pip install -U git+https://github.com/open-mmlab/mim.git
    python -m pip install -U git+https://github.com/open-mmlab/mmgeneration.git
    python -c "import mmgen; print(mmgen.__version__)"
    

    (省略)
    [image]
  3. MMGenration のファイルをダウンロードし,使える状態にする

    cd %HOMEPATH%
    rmdir /s /q mmgeneration
    git clone https://github.com/open-mmlab/mmgeneration
    cd mmgeneration
    python setup.py develop
    

    (省略)
    [image]

MMGeneration 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]