安装Torch
在Ubuntu终端,输入:
git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch; bash install-deps;
./install.sh
接下来会提示是否把torch加入bashrc中,输入yes即可。 上面没有装git的要预先装好git。
安装Torch 依赖库(必装)
luarocks install torch
luarocks install nn
luarocks install image
luarocks install lua-cjson
luarocks install https://raw.githubusercontent.com/qassemoquab/stnbhwd/master/stnbhwd-scm-1.rockspec
luarocks install https://raw.githubusercontent.com/jcjohnson/torch-rnn/master/torch-rnn-scm-1.rockspec
后面两条是rnn的。
CUDA和CUDNN(GPU选装)
luarocks install cutorch
luarocks install cunn
luarocks install cudnn
下载预训练网络
将在GitHub上面下载的文件中scripts文件夹中的文件download_pretrained_model.sh上传到服务器端,在终端打开:sh download_pretrained_model.sh。这个命令是用于下载预训练好的DenseCap网络的(模型有点大,大约1.2GB)。下载好的模型自动保存到data/models/densecap中,为.t7文件,如下图:
整个下载好的文件应该放在densecap-master目录下的,因为后面的run_model_lua是在该目录下。
用一张图片测试训练好的网络
选定要测试的图片,resize到720*480(其他尺寸的会报错,所以我用画图resize的),然后放在imgs目录下。
源码已经预先提供了一张elephant.jpg。
然后在densecap-master目录下打开终端,输入以下代码:
th run_model.lua -input_image imgs/elephant.jpg
该代码用于测试图像,测试结果保存到vis文件中,如下:
接着输入:
cd vis
python -m SimpleHTTPServer 8181
该代码用于在浏览器中可视化,最后打开浏览器 http://localhost:8181/view_results.html就可以看到测试结果啦~