[PYTHON] Die Geschichte, deep3d auszuprobieren und zu verlieren

Einführung

Dieser Artikel ist der dritte Tagesartikel von Python Advent Calendar 2016. Es ist eine besiegte Geschichte, daher endet das Ende mit einem Fehler.


Was ist deep3d

Eine Bibliothek, die DeepLearning verwendet, um Bilder für 3D zu konvertieren.

teaser.png


Das ist

demo.jpg


Es wird so sein!

demo.gif


Deine Träume werden sich ausbreiten (people'∀`)


Erklärung der einfachen Vorgehensweise von hier


Bereiten Sie einen Computer vor, der GPU verwenden kann

--Erstellen Sie eine AWS g2.2xlarge- oder g2.8xlarge EC2-Instanz


Bibliothek installieren

--CUDA (GPU integrierte Entwicklungsumgebung) --cuDNN (Bibliothek zum Ausführen eines neuronalen Netzwerks auf einer GPU)


Referenz


Python vorbereiten


Bereiten Sie das Bild vor

demo2.png


Laufen Sie wie Probe

――Ist es gut, sich darauf zu beziehen? - deep3d.ipynb


Laufen Sie wie Probe

import mxnet as mx
import numpy as np
import os
import urllib
import cv2
from PIL import Image
from images2gif import writeGif
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

Laufen Sie wie Probe

if not os.path.exists('deep3d-0050.params'):
    urllib.urlretrieve('http://homes.cs.washington.edu/~jxie/download/deep3d-0050.params', 'deep3d-0050.params')
model = mx.model.FeedForward.load('deep3d', 50, mx.gpu(0))
shape = (384, 160)
img = cv2.imread('demo.jpg')
raw_shape = (img.shape[1], img.shape[0])
img = cv2.resize(img, shape)
X = img.astype(np.float32).transpose((2,0,1))
X = X.reshape((1,)+X.shape)
test_iter = mx.io.NDArrayIter({'left': X, 'left0':X})
Y = model.predict(test_iter)

FATAL ERROR!!!!

>>> test_iter = mx.io.NDArrayIter({'left': X, 'left0':X})
>>> Y = model.predict(test_iter)
[16:21:56] src/operator/./reshape-inl.h:311: Using target_shape will be deprecated.
[16:21:57] src/operator/./reshape-inl.h:311: Using target_shape will be deprecated.
[16:21:57] src/operator/./reshape-inl.h:311: Using target_shape will be deprecated.
[16:21:57] /home/ubuntu/mxnet/dmlc-core/include/dmlc/logging.h:235: [16:21:57] src/operator/./cudnn_softmax_activation-inl.h:44: Check failed: (in_data[softmax_activation::kData].ndim()) == (2) Input need to have 2 dimensions when mode=instance.
[16:21:57] /home/ubuntu/mxnet/dmlc-core/include/dmlc/logging.h:235: [16:21:57] src/engine/./threaded_engine.h:306: [16:21:57] src/operator/./cudnn_softmax_activation-inl.h:44: Check failed: (in_data[softmax_activation::kData].ndim()) == (2) Input need to have 2 dimensions when mode=instance.
An fatal error occurred in asynchronous engine operation. If you do not know what caused this error, you can try set environment variable MXNET_ENGINE_TYPE to NaiveEngine and run with debugger (i.e. gdb). This will force all operations to be synchronous and backtrace will give you the series of calls that lead to this error. Remember to set MXNET_ENGINE_TYPE back to empty after debugging.
terminate called after throwing an instance of 'dmlc::Error'
  what():  [16:21:57] src/engine/./threaded_engine.h:306: [16:21:57] src/operator/./cudnn_softmax_activation-inl.h:44: Check failed: (in_data[softmax_activation::kData].ndim()) == (2) Input need to have 2 dimensions when mode=instance.
An fatal error occurred in asynchronous engine operation. If you do not know what caused this error, you can try set environment variable MXNET_ENGINE_TYPE to NaiveEngine and run with debugger (i.e. gdb). This will force all operations to be synchronous and backtrace will give you the series of calls that lead to this error. Remember to set MXNET_ENGINE_TYPE back to empty after debugging.
Aborted (core dumped)

why?


(´ ・ ω ・ `)


abschließend

――Es scheint, dass deep3d auch für Videos verwendet werden kann, also möchte ich mein Bestes geben ――Ich möchte die Logik von DeepLearning verstehen. --AWS ist sehr praktisch

Recommended Posts

Die Geschichte, deep3d auszuprobieren und zu verlieren
Die Geschichte von Python und die Geschichte von NaN
Die Geschichte des Versuchs, den Client wieder zu verbinden
Die Geschichte von sys.path.append ()
Die Geschichte, Sourcetrail × macOS × VS Code auszuprobieren
Die Geschichte des Baus von Zabbix 4.4
Die Geschichte von Python ohne Inkrement- und Dekrementoperatoren.
Eine Geschichte über das Ausprobieren von pyenv, virtualenv und virtualenvwrapper
Eine Geschichte über den Versuch, mit der kostenlosen Stufe von AWS zur COVID-19-Analyse beizutragen, und das Scheitern
Die Geschichte der Teilnahme an AtCoder
Die Geschichte des "Lochs" in der Akte
Die Geschichte des erneuten Bereitstellens des Anwendungsservers
Die Geschichte des Exportierens eines Programms
Die Geschichte, wie man Python ausführt und die Ergebnisse anzeigt, ohne vim zu schließen
Dies und das der Einschlussnotation.
Die Geschichte eines Fehlers in PyOCR
Die Geschichte, MeCab in Ubuntu 16.04 zu setzen
Überprüfen Sie das Konzept und die Terminologie der Regression
Die Geschichte der Manipulation globaler Python-Variablen
Dekodierung von Keras 'LSTM model.predict
Die Geschichte der Verarbeitung A von Blackjack (Python)
Die Geschichte von pep8 wechselt zu pycodestyle
Ich habe versucht, die Phase der Geschichte mit COTOHA zu extrahieren und zu veranschaulichen
Die Geschichte einer Soundkamera mit Touch Designer und ReSpeaker
Die Geschichte des Versuchs, SSH_AUTH_SOCK mit LD_PRELOAD auf dem Bildschirm veraltet zu halten
Die Geschichte des tiefen Lernens mit TPU
Die Geschichte, dass die Lernkosten von Python niedrig sind
Über das Verhalten von copy, deepcopy und numpy.copy
Die Geschichte der Schaffung einer (wahrscheinlich) minimalen Fertigkeit, die Personalisierung und Abrechnung von Fertigkeiten implementiert
Zusammenfassung der Unterschiede zwischen PHP und Python
Vollständiges Verständnis der Konzepte von Bellmanford und Dyxtra
Die Antwort von "1/2" unterscheidet sich zwischen Python2 und 3
Die Geschichte einer Box, die Peppers AL Memory und MQTT miteinander verbindet
Organisieren Sie die Bedeutung von Methoden, Klassen und Objekten
Die Geschichte der Herstellung des Mel Icon Generator Version 2
Ändern Sie die Farbe von Fabric-Fehlern und Warnungen
Vergleichen Sie die Geschwindigkeit von Python Append und Map
Bildverarbeitung? Die Geschichte, Python für zu starten
Die Geschichte, das optimale n in N Faust zu finden
Die Geschichte des Versuchs, Tensorboard mit Pytorch zu verwenden
Die Geschichte des Fehlinterpretierens der Swap-Zeile des obersten Befehls
Die Geschichte des Lesens von HSPICE-Daten in Python
Die Geschichte der Anzeige von Mediendateien in Django
Allgemeine Beschreibung des CPUFreq-Kerns und der CPUFreq-Benachrichtigungen
Organisieren Sie die grundlegende Verwendung von Autotools und pkg-config
Die Geschichte eines Mel-Icon-Generators
Ich habe die Varianten von UKR gelesen und implementiert
Berücksichtigung der Stärken und Schwächen von Python
[Kleine Geschichte] Laden Sie das Bild von Ghibli sofort herunter
Die Geschichte vom Umzug von Pipenv zur Poesie
Die schönen und bedauerlichen Teile von Cloud Datalab
Die Geschichte eines hochrangigen Technikers, der versucht, das Überleben der Titanic vorherzusagen
Die Geschichte der Portierung von Code von C nach Go (und zur Sprachspezifikation)
Eine Geschichte über den Versuch, Linter mitten in einem Python (Flask) -Projekt vorzustellen