没GPU也能玩梵高作画:Ubuntu tensorflow CPU版

          没GPU也能玩梵高作画:Ubuntu tensorflow CPU版



作者:七月在线开发/市场团队骁哲、李伟、July
时间:二零一六年九月二十七日
交流:TensorFlow实战交流Q群 472899334,有问题可以加此群共同交流。另探究实验背后原理,请参看:深度学习在线班。



一、前言

    9月22号,我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画,安装cuda 8.0趟遍无数坑,很多朋友求避坑。因此,3天后的9月25日,便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画:GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版》公布出去。但令人尴尬的是,不少同学没有GTX 1070、甚至没有一块像样的GPU。

    对于在北京的朋友,我们可以提供1070机器免费给大家实验,但对于更多不在北京的朋友呢?为了让每一个人都能玩一把,特此发布本tensorflow作画的CPU版教程。你会看到,搭建过程相比较GPU版本而言简单太多太多了,但缺点是没有了GPU,计算过程非常熬人,i7-6700大约1.5h(要知道,如果搭好GPU,最后计算过程就几分钟的事)。

    但不管咋样,之前你说没有GTX 1070所以没去动手,那现在有个CPU就能跑了,不受硬件条件限制,何不现在就动手试一把?希望更多朋友与我们一起玩更多有趣、好玩的实验。



二、安装

2.1、安装tensorflow

 Windows打开浏览器,输入:https://github.com/tensorflow/tensorflow

下载Linux CPU-only:Python2 如下图,后面步骤3.1会用到此文件


2.2 安装neural-style

在地址栏输入:https://github.com/anishathalye/neural-style

2.3 安装vgg19

在地址栏输入:http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat

弹出一个下载对话框,直接下载。

下载后的文件放到刚刚的neural-style文件夹根目录下就行如图就是我下载复制好的文件样子


PS记得将以上所有文件夹放到自己U以备Ubuntu下使用。

2.4、安装Ubuntu14.04

Ubuntu16.04一样,CPUUbuntu版本无要求

下载Ubuntu14.04:http://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads(选择64位下载)

UltraISO软碟通:

http://cn.ultraiso.net/xiazai.html(下载地址)

接下来,直接安装: http://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d8536a8869364e813.html

如果遇到问题,详见GPU版本中关于安装Ubuntu的说明。^__^



三、实验

3.1 准备工作 

打开Ubuntu命令窗口输入:sudo –i

 *** (你的密码)

apt-get update更新所有源)

sudo apt-get install python-dev python-pip Python-scipy git

(以上命令是下载一些tensorflow的必要库

输入完以上命令后,将刚刚保存下载文件U盘插入然后文件复制到Download目录下(其他目录也可以,熟悉Linux的同学自行搞定就OK!)

接着输入:cd  /home/***(你的用户名)/Download/            回车键

输入:pip install tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  //此文件为 2.1步骤中下载   

3.2 开始实验

成功后输入:cd  neural-style- neural-style-master  进入neural文件夹目录下

输入python neural_style.py --content ./examples/1-content.jpg --styles ./examples/1-style.jpg --output ./examples/JulyEdu.jpg      回车键

然后等待

等待着下课
等待着放学
等待游戏的童年


    等待就好了(你自会体会到我们之前所说的这句话的:等待的过程就像生孩子一样),计算过程可能一两个小时,可能3、4个小时,可能更久(看CPU配置和图片大小)。

    但直到“孩子”生出来,你会加倍热爱之。



其他教程

咱们梵高作画的GPU和CPU教程出来后,许许多多的朋友开始尝试搭建、实验,大有全名DL、全名实验之感。以下是更多教程,供君参考,欢迎加入我们一起实验、一起玩!
  1. 梵高作画 MAC + tensorflow + CPU 版本 (mac cpu
  2. i5-4590+VMware10+ubuntu16.04 谷歌tensorflow学习梵高作画
  3. MAC MxNet CPU 版利用DL学梵高作画
  4. ..



后记

 没有别的想说的,就是我们会带着大家做更多实验。最后探究实验背后原理,请参看此课程:深度学习在线班。
 七月在线开发/市场团队骁哲、李伟、July,二零一六年九月二十七日。

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