win10下NeuralStyle的tensorflow版实验

标签：network   文件   人事   net   导致   输出   style   ural   strong   ---恢复内容开始--- 首先配置win10下的tensorflow-gpu的运行环境，然后在github上将NeuralStyle拷贝下来，最后根据文档说明参数，运行文件，即可得到自己喜欢的style了。         整个实验项目的步骤： 一.环境配置 1.安装vs2015  2.安装cuda 8.0  3.python3.5.2安装（注意win10下要安装tensorflow-gpu版则需要安装较高版本的python，亲测3.5.2是可以的） 4.安装tensorflow-gpu版 5.安装项目运行依赖包(这个网站有资源http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyparsing) SciPy Pillow NumPy  6.下载vgg-model,  http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 二.项目运行 1.下载NeuralStyle项目  2.项目运行分析    运行neural_style.py文件，--content 后面接你需要变化的图片，--styles后面接你需要引入风格的图片，--output后面接你要输出的图片。这三个参数后面跟的是这些 图片的路径。最后--network是开始用的网络模型参数（？大概就是别人事先训练好的结果） python D:\tensorflow_test\neural-style-master\neural_style.py  --content    D:\tensorflow_test\neural-style-master\examples\test.jpg  --styles     D:\tensorflow_test\neural-style-master\examples\1-style.jpg  --output     D:\tensorflow_test\neural-style-master\examples\put_test.jpg  --network   D:\tensorflow_test\neural-style-master\imagenet-vgg-verydeep-19.mat 3.分析，注意你的content图片不宜过大，否则会导致训练时间太长。   ---恢复内容结束---win10下NeuralStyle的tensorflow版实验标签：network   文件   人事   net   导致   输出   style   ural   strong   原文地址：http://www.cnblogs.com/yanghang-great/p/7495961.html