深度学习第一周(一)

Udacity的深度学习9月20号开课了，花了我 4000 大洋，可是要认真做笔记了。

刚开始就先让体验了一下 fast-style-transfer 图片风格转换，的确是一件挺好玩的事，在这里就给大家分享一下。

效果展示

效果确实很抽象。

环境搭建

1. 安装地址：Anaconda 选择你喜欢的版本（我的是Anaconda3-4.4 64位）

2. 安装过程就不说了，完成之后打开 Anaconda Prompt 终端，输入conda upgrade --all，更新所有包

3. win 环境需要安装 TensorFlow 0.12.1、Python 3.5、Pillow 3.4.2、scipy 0.18.1 和 numpy 1.11.2

   conda create -n style-transfer python=3.5
   activate style-transfer
   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
   conda install scipy pillow

以上代码意思是创建python3.5的环境，进入此环境，并且在此环境下使用清华源安装tensorflow，使用 conda 安装 scipy和pillow。

1. 下载 fast-style-transfer GitHub 资源库代码

   git clone https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer.git

2. fast-style-transfer 项目需要自己训练图片风格，然后将图片转换为你训练的风格。这里提供几种训练好的数据集，下载任意一个到fast-style-transfer 项目文件夹下。

   • La Muse
   • Rain Princess
   • Udnie
   • Scream
   • Wave
   • Wreck

3. 在之前的 style-transfer 的环境下，进入 fast-style-transfer 的文件夹输入

   python evaluate.py --checkpoint ./rain-princess.ckpt --in-path <path_to_input_file> --out-path ./output_image.jpg

<path_to_input_file> 为要转换图片的位置，./rain-princess.ckpt 为训练的数据集，./output_image.jpg 为转换后的图片。注意不要转换太大的图片。

温馨建议

1. 转换图片大小不要超过200k
2. 微信不支持外链，点击原文链接跳转到我的博客查看，或者给我发送消息“风格转换”，我将训练集链接发给你。
3. 建议不要转化美女图片，也不要问我为什么，辣眼睛我不想说。

资料

Anaconda和conda介绍
Jupyter notebook 介绍