WindowsでAIプログラミング

StarGAN:実装方法

はじめに

複数のドメイン変換ができます。

実行PC環境

Windows10 pro (Windows Insier Program)
マウスコンピューター製G-Tune E5-144
CPU:インテル(R) Core(TM) i7-10875H プロセッサー
メモリ:32GB メモリ
SSD (M.2):512GB NVMe SSD
グラフィックス:NVIDIA GeForce RTX2060 / 6GB

方法

Git

カレントディレクトリの移動

pyenvで3.6.8をローカル設定

仮想環境

仮想環境作成

仮想環境実行

モジュールのインストール

『pip』、『setuptools』のアップデート

『TensorFlow-GPU 1.14』、『Pytorch-GPU 1.6.0』のインストール

学習

データセットのダウンロード

今回は、『CelebA』のデータセットを使います。

下記のURLよりデータセットをダウンロードします。

https://www.dropbox.com/s/d1kjpkqklf0uw77/celeba.zip?dl=0

ダウロードしたzipファイルを既存フォルダ『data』に保存し、解凍します。

学習コマンド

結果

コマンドを実行すると『stargan_celeba』というフォルダが作成され、
『models』に10000イテレーションごとに『ckpt』ファイル、
『samples』に生成された『jpg』ファイルが作成されます。

自前PC環境下で行ったところ、
デフォルト設定の200000イテレーションで約17時間位かかりました。

生成画像(200000-images.jpg)

さいごに

『Google Colaboratory』で実行した方が楽だと思いまふ(‘ω’)ノ

補足

学習済みモデルから生成するコマンド(今回のCelebAの場合)

『stargan_celeba\results』フォルダに作成されます。

この記事を書いた人
化学を勉強し博士号を取得したが、 あるとき、これからの時代はプログラミング!、と目覚め、 主にWindows環境下でPythonを用いてのAI奮闘。 最近は、フロントにVue.js、バックにFastAPIを用いて、 Pytorchを実装したWebサービスを開発中。☆('ω')☆
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