[PYTHON] Versuchen Sie Deepdream auf dem Mac

Was ist tiefer Traum

Das Repository ist ein Open-Source-Netzwerk zur Bilderkennung, das von Google veröffentlichtes Deep Learning verwendet. Es befindet sich hier. Wenn es einen Bereich gibt, der dem Muster ähnelt, das Sie im Eingabebild gelernt haben, wird versucht, das Originalbild wiederherzustellen und ein Bild zu synthetisieren, das weit von der menschlichen Vorstellungskraft entfernt ist. Ich denke, es gibt viele Leute, die es gesehen haben, weil es in letzter Zeit ein Thema ist.

0002.jpg

Sie können dies vor Ort tun! , Muss Caffe installieren, ein Deep-Learning-Framework. Bitte installieren Sie es. Die Einführungsmethode von Caffe ist in diesem Artikel zusammengefasst. Wenn Sie möchten, lesen Sie sie bitte.

Verfahren

Es funktioniert mit ipython notebook, also legen Sie es ein.

pip install ipython "ipython[notebook]"

Ich werde die Quelle klonen, die aus dem Repository neben Caffe veröffentlicht wurde.

cd /path/to/caffe
cd ../
git clone [email protected]:google/deepdream.git

Da Sie ein geschultes Kaffeemodell benötigen, laden Sie es von caffemodel_url hier herunter und speichern Sie es in models / bvlc_googlenet / in Caffe.

Gehen Sie zu deepdream und starten Sie das ipython notebook.

cd deepdream
ipython trust dream.ipynb
ipython notebook

Ich denke, der Browser wurde gestartet. Wählen Sie dream.ipynb und drücken Sie die Wiedergabetaste oben. Wenn Sie zum Ende gehen, wird Deepdream basierend auf dem Bild "sky1024px.jpg " ausgeführt und das in "Deepdream / Frames /" konvertierte Bild wird gespeichert.

Auf diese Weise konnte ich den Traum des neuronalen Netzwerks ausgeben (ich sage Traum, aber ich habe das Gefühl, dass es überhaupt kein Traum ist und ich habe ihn nur gezwungen, ihn zu erkennen). Wenn Sie Ihr Lieblingsbild tief träumen möchten, können Sie es tun Wenn Sie es als "sky1024px.jpg " speichern, wird es geladen (da ich nicht mit dem Inhalt herumspielen möchte, trage ich es seitwärts).

Fügen Sie beim Hochladen des erstellten Bildes zu SNS usw. das Tag #deepdream hinzu, damit die Personen, die den Deepdream erstellt haben, zufrieden sind.

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