mxnet实战之艺术画

接着上一篇文章,在装好cuda7.5后。我们用mxnet来测试一下。

Neural art:用机器模仿著名画家,详细的博客是用MXnet实战深度学习之二:Neural art


1.说明


MXnet的neural art范例在mxnet/example/neural-style/目录下。因为这个例子需要大量的计算,推荐安装GPU版的mxnet。

mxnet的CPU和GPU无缝连接,如果没有GPU可以使用CPU版本,只是需要每张图耐心等待约40-50分钟。


2.下载模型


mxnet使用的是论文中描述的VGG模型,在第一次使用的时候需要执行download.sh下载该模型,mxnet的模型版本占约几十MB的空间。下载模型完毕之后,可以把需要绘画的原始图片和模仿的图片放到input目录里,比如说破狗的照片和梵高的图像,然后执行:

python run.py --content-image input/niuniu_duanwu.jpg --style-image input/vangogh.jpg
 
  

结果保存在output里面,默认每50次保存一次,当小于0.005是停止。


由于run.py里采用默认的参数,会导致内存不够报错。若采用-gpu -1(即用cpu跑),等时间真的很长。

如果下载一些小店的图片,并且将默认的最大边长由600改到512,则GTX750 2G的显卡就可以跑了。换GPU跑每张图只要2分钟!

(PS:师兄在TITAN X的那台机器上改caffe,所有我只是在自己的机器上跑了玩玩。)


3.效果展示:

mxnet实战之艺术画_第1张图片

mxnet实战之艺术画_第2张图片

mxnet实战之艺术画_第3张图片

mxnet实战之艺术画_第4张图片

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