Divine Power

https://github.com/forcecore/Keras-GAN-Animeface-Character 흐음... 길게 쓸것도 없고, README.md와 코멘트에 내가 겪은 일을 모두 적었다.

사실 이게 제일 어려워서 (?) 내가 이 글 시리즈를 쓴 것이다. 알고나면 쉬운데 모르면 힘들다. 논문을 쓰는거라면 이미 있는 벤치마크를 받아 쓰면 된다. 그러면 딱히 데이터 형식이 어떻게 되어있는지 고민할 필요는 없을텐데... 나는 내 개인적인 관심사를 위해 Keras를 설치한 것이라, 내가 수집한 데이터를 입력으로 줘야 한다. 문제는, keras/theano를 처음 써봐서 그걸 어떻게 하는건지 모르겠다는 것! https://github.com/jocicmarko/kaggle-dsb2-keras 여기에서 힌트를 얻었다. numpy.array데이터형을 이미지로 쓴다. 예제코드를 보면 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 벤치마크 로딩이 이렇..

-_-... 필요한 패키지... Arch Linux 기준이다. 쿠다 설치... # sudo powerpill -S nvidia $ sudo powerpill -S cuda $ sudo powerpill -S python-pycuda 설치하는 도중에 GL을 뭘로 지원할래? 라고 물어보는데 당연히 nvidia-gl을 골라야 한다. $ sudo powerpill -S python-pip $ sudo pacman -S python-scipy $ sudo pacman -S python-yaml $ sudo powerpill -S community/python-matplotlib $ sudo powerpill -S python-pillow $ sudo powerpill -S python-scikit-image $ ..

Keras가 Deep learning을 도구화 해서 그냥 갖다 쓰면 된다! 고 해서 써봤다. 생각보다 쉽진 않다. -_-;; 처음 해서 그런지 모든게 낯설다. 우선 Theano가 Cuda 써서 빠르게 도는 것 부터. 이건 그리 어렵지 않다. Arch Linux에서는extra/nvidia 364.19-3 [installed: 364.19-1] NVIDIA drivers for linux community/cuda 7.5.18-2 [installed: 7.5.18-1] NVIDIA's GPU programming toolkit community/pycuda-headers 2016.1-1 [installed] Python wrapper for Nvidia CUDA community/python-pycuda 2..