快速搭建DL框架学梵高（Van Gogh）绘画 Ubuntu16.04 CPU版

最近开始学ML和DL的知识，开始新的方向，像吴恩达说的，看的再多，不跑几个Demo做几个实验，还是理解不了，所以找了个基于DL做的包跑了一下，还挺有意思的，DL的框架都是别人搭好的，可以直接用，把环境配置一下就可以快速开始了，亲手操作一遍会对DL的有一些更直观的感受。

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不多说，直接开始配环境
我是在anaconda中创建的环境

1.先建一个以van为名字的conda 环境

conda create -n van python=2.7 scipy numpy pillow git tensorflow

重点是要测试一下tensorflow能不能正常运行

python
>>>import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
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有输出就代表tensorflow可以运行了，其实只要输入import tensorflow as tf没有报错就基本没问题了。

2.跟着下载别人搭好的DL框架neural-style下载，我把它保存在tensorflow的文件夹里面（当然你保存在其他地方也可以 do what you want）

cd ~/anaconda3/envs/van/lib/python2.7/site-packages/tensorflow
git clone https://github.com/anishathalye/neural-style.git

3.然后下载vgg19，保存在neural-style的文件夹根目录下

cd neural-style
wget http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat

4.到这里环境的配置工作就基本完成了,输入指令开始训练模型

python neural_style.py --content ./examples/tong.jpg --styles ./examples/2-style2.jpg --output ./examples/test-tong.jpg

主要是三个参数

• –content:目标图片（要模仿梵高画作的图片）
• –styles:训练图片，以此图片的特征来训练神经网络（这个包里只提供了三种风格的梵高画）
• –output:输出图片

最后生成了

跑这个图用CPU花了半个小时，如果用GPU版的tensorflow可能几分钟就完工了，之后再测试一下GPU版的tensorflow，效果如何。

欢迎大家多多交流学习心得。