WindowsでPytorchのCycleGANを使ってみる

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) データのダウンロード 実行 はじめに github.com 今回はWindowsでhorse2zebraのデモのみ行った。 Linux or macOSが前提と書かれているがWindowsでも動く(ただしデータのダウンロードに少し骨が折れる) あらか…

MXNetを使ってRRDBで超解像

はじめに Enhanced SRGAN (ESRGAN)、RRDBについてはこちらを参照 [1809.00219] ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』…

MXNetを使ってMDSRで超解像

はじめに EDSR、MDSRについてはこちらを参照 [1707.02921] Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』からダウンロードして…

WindowsとMXNetでSRGAN(GPUなし)

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) 実行 最後に はじめに 「Super-Resolution-Zoo」として各種学習済みモデルが公開されている。 github.com 今回はその中の「Super-Resolution-Zoo/SRGAN/SRGAN@leftthomas」内の「SRGAN_2x」を使わせて頂く。 環…

MXNetでTensorBoardを使う

github.com 環境 Windows 10 Pro GPUなし Python 3.6.6(venv使用) バージョンの確認(pip freeze) absl-py==0.5.0 astor==0.7.1 astroid==2.0.4 certifi==2018.8.24 chardet==3.0.4 colorama==0.4.0 cycler==0.10.0 gast==0.2.0 gluoncv==0.3.0b20181010 …

DCGANで顔を書く(MXNet)

初めに 環境 データの取得 画像を表示(必ずしも必要でない) モデル(dcgan_model.py) 実行ファイル 結果 初めに こちらのコードを自分なりに書き換えてみる Deep Convolutional Generative Adversarial Networks — The Straight Dope 0.1 documentation …

DCGANで数字を書く(MXNet)

はじめに 参考にさせて頂いたサイト 環境 モデル(gan_model.py) 実行ファイル 結果 はじめに MNISTデータを学習させて数字を書かせる。 今回は単純に数字の「5」だけを書かせる。 参考にさせて頂いたサイト aidiary.hatenablog.com github.com 環境 Window…

MNISTを単純なLSTMで解く(MXNet)

方法の概略 アイデアはこちらを参考にさせて頂いた。初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング作者:足立 悠発売日: 2017/10/28メディア: 単行本(ソフトカバー)28×28の画像を28個の時系列データ(28単語の文字列)として扱う。(28行) 1つの時系列…

数独の正解図をランダムに作る

C#

1つの数字に着目して、3×3のブロックごとに配置できる可能性を考えていくと 9*6*3*6*4*2*3*2*1 = 46656通りある。 まずは事前にそれをすべて書き出すことにする。 (過去にやったのでそのまま流用) touch-sp.hatenablog.com 036147258 036147285 036147528 …

Anacondaやめました

Anacondaのメリット Jupyter Notebookがついてくる 仮想環境を作る時に多くのモジュールをインストールしてくれる 「conda install」はもともと全く使っていない(「pip install」で不自由ない) conda install <モジュール名> Anacondaやめてどうしたか? V…

Windowsでtar.gzファイルを解凍する

公開日:2018年8月28日 import tarfile data_file = 'sample.tar.gz' with tarfile.open(data_file) as tar: tar.extractall(path='.') 2022年10月11日追記この方法は危険だと突然知らない人からメールが来ました。 そのメール自体が危険なものである可能性…

MXNetでpix2pix

2018年8月22日動作確認 環境 はじめに(注意) Anacondaで仮想環境を作成 MXNetのインストール 「data_download.py」を作成して実行 「Utility.py」の作成 「Model.py」の作成 「Train.py」の作成 実行(学習) 実行(テスト) 環境 Windows10 Pro 64bit NVI…