【styleGAN3】Colab 配置styleGAN3环境

本文档详细介绍了如何在Google Colab中配置适用于StyleGAN3的conda环境,包括安装Anaconda,创建Python 3.8库,使用YML文件重现环境,以及在Notebook中激活和使用虚拟环境的步骤。尽管Colab无法全局激活环境,但可以在每个代码块内切换到虚拟环境运行StyleGAN3所需依赖。

因为之前使用的更改colab环境是用了pyngrok, (详情参考:Colab 更换python版本) 之后在在conda里面创建虚拟环境的时候会有激活错误,所以直接用conda创建虚拟环境。在创建过程中遇到了一些之前没有接触过的操作,比如使用yml重现环境等,这里记录一下虚拟环境的创建过程,给自己做个备忘,也希望能帮助有同样需求或者问题的人。

但是需要注意的是,colab只能在terminal里面激活conda虚拟环境在notebook中只能在某个代码格内使用虚拟环境后运行指令。每新增一个代码格,就要重新在代码格的开头声明一次激活环境。也就是说,在colab notebook中只能创建环境,无法激活环境。(虚拟环境只能在每个代码格里运行,不能激活一次后保证整个notebook都运行在虚拟环境下)

styleGAN3官方文档里面给出了环境要求,要求python3.8及以上,pytorch1.9及以上,cudatoolkit11.1以上,1~8核N卡至少12G的显存。在GitHub里面官方给出了yml文件,可以方便用户直接运行并且重现环境。

安装anaconda

# install Anaconda3
!wget -qO ac.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
!bash ./ac.sh -b

代码解释:

-wget 命令 记录和输入文件参数:

-o, –output-f

### StyleGAN2 图像生成的免费资源与教程 以下是一些关于 StyleGAN2 图像生成的免费资源和教程,可以帮助用户深入理解并实践这一技术: #### 1. 官方开源实现 StyleGAN2 的官方实现由 NVIDIA 提供,并基于 TensorFlow 框架。该实现提供了详细的文档和代码示例,适合希望从源码层面理解 StyleGAN2 的开发者[^1]。 ```python # 官方 TensorFlow 实现地址 https://github.com/NVlabs/stylegan2 ``` #### 2. 第三方 PyTorch 实现 除了官方的 TensorFlow 版本外,还有多个高质量的第三方 PyTorch 实现可供选择。例如,`stylegan2-pytorch` 是一个广泛使用的开源项目,支持训练和推理功能,并提供了详细的使用说明[^3]。 ```python # 第三方 PyTorch 实现地址 https://github.com/rosinality/stylegan2-pytorch ``` #### 3. 图像投影教程 对于希望将现有图像映射到 StyleGAN2 潜在空间的用户,可以参考 `stylegan2-projecting-images` 项目。该项目提供了一个完整的教程,展示如何将真实图像投影到生成模型的潜在空间中[^1]。 ```python # 图像投影项目地址 https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylegan2-projecting-images ``` #### 4. Colab 笔记本教程 为了降低入门门槛,许多开发者创建了基于 Google Colab 的免费教程。这些教程通常包含预训练模型、示例代码以及详细的步骤说明,非常适合初学者。以下是两个推荐的 Colab 笔记本: - [StyleGAN2 Colab Notebook](https://colab.research.google.com/github/tkarras/progressive_growing_of_gans/blob/master/stylegan2.ipynb)[^3] - [StyleGAN2 Training and Inference](https://colab.research.google.com/github/rosinality/stylegan2-pytorch/blob/master/notebooks/stylegan2.ipynb)[^3] #### 5. UNet StyleGAN2 整合项目 如果对结合 U-Net 和 StyleGAN2 的创新应用感兴趣,可以探索 `UNet StyleGAN2` 项目。该项目通过整合两种架构,实现了更强大的图像生成能力,适用于特定场景下的图像处理任务[^2]。 ```python # UNet StyleGAN2 项目地址 https://github.com/example/unet-stylegan2 # 示例链接,请根据实际需求替换 ``` ### 注意事项 在使用上述资源时,请确保遵循各项目的许可协议,并妥善配置运行环境。此外,部分项目可能需要较高的计算资源(如 GPU),建议使用云端服务(如 Google Colab 或 AWS)进行实验。 ---
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值