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脚把脚教您拆建可以真现 Prisma 气势派头迁徙结果的 iOS 酷炫使用(附代码)

来源:未知      $article_time$      点击:
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本文为雷锋字幕组编译的本领专客,本题目 Transforming Pictures with Neural Style Transfer in iOS,做者为 Navdeep Singh。

翻译 | 廖明月  吴桐  蔡雨萌    摒挡 |  凡是江

随着 2012 年深度神经网络正在 ImageNetchallenge 角逐上以 AlexNet 模子告捷,深度神经网络首创了空前的热潮。AI 工程师曾经将深度学习本领使用到越去越多的成绩域,包罗预训练的深度好国有线电视消息网模子。另有甚么比缔造艺术更富有缔造力呢?

一种曾经提出并实行的想法主意,称为「神经气势派头转换」,允许您可以利用预训练的深度神经网络模子,并将某一图象的气势派头,比方或梵下或莫僧特的任何杰作,迁徙到另外一个图象,比方您的小我材料图片或您最喜好的小狗的图片,从而缔造了一个稠浊您的图片内容战名做气势派头的图象。

现实上有一个 iOS 使用法式模范称为 Prisma,它博得了 2016 年度最好使用法式模范,即是那样,它正在短短几秒钟内,能够将您的图片转换成您所挑选的任何气势派头。

正在本文中,您将明白如何训练一个快速的神经气势派头迁徙模子,并正在本人的 iOS 上使用,真现 Prisma 能够做到的事情。

快速神经迁徙模子的训练

正在那一节中,根据以下步调学习如何利用 TensorFlow 使用快速神经气势派头转移算法去训练模子:

1. 正在您的 Mac 末端大概最好是有着 GPU 驱动的 Ubuntu 上,运转 git clone 敕令,复造链接 this Github repo,那是约翰逊快速气势派头迁徙的一个很好的 TensorFlow 真现的分收,窜改后经过训练的模子允许正在 iOS 或 Android 使用法式模范中使用。

2. 运转 cd 敕令 进进快速气势派头迁徙目次,然后运转 setup.sh 足本先下载预训练的 VGG-19 模子文件和 MS COCO 训练数据散。

3. 运转以下敕令,使用气势派头图象 starry_night.jpg 战内容图象 WW1.jPG,经过历程训练建立检讨面文件:

mkdir checkpoints

mkdir test_dir

python style.py --style images/starry_night.jpg --test images/ww1.jpg --test-dir test_dir --content-weight 1.5e1 --checkpoint-dir checkpoints --checkpoint-iterations 1000 --batch-size 10

正在图象目次中另有一些其他气势派头的图象,您能够以此用去建立没有开的检讨面文件。那里使用的 starry_night.jpg 气势派头图象是梵下的一幅名绘:

使用梵下的绘做做为气势派头图片

正在 NVIDIA GTX 1070 GPU 驱动的 Ubuntu 下所有训练须要年夜约五小时,固然正在如果正在 CPU 上会花更少的时光。

4. 用文本编纂器翻开 evaluate.py 文件,并将以下两止代码作废讲明(第 158 战 159 止):

# saver = tf.train.Saver()

# saver.save(sess, "checkpoints_ios/fns.ckpt")

5. 运转以下敕令建设一个新的检讨面,输进图象定名为 img_placeholder,转移后的图象定名为 preds:

python evaluate.py --checkpoint checkpoints \

--in-path examples/content/dog.jpg \

--out-path examples/content/dog-output.jpg

6. 运转以下敕令建立一个 TensorFlow 图文件并载进检讨面中的权重参数,那将建立一个约 6.7MB 的年夜小 .pb 文件:

python freeze.py --model_folder=checkpoints_ios --output_graph fst_frozen.pb

7. 假定您已具有一个 /ft.file 目次,将天死的 st_frozen.pb 文件复造到 /ft.file 目次下,间接 cd 进进您的 TensorFlow 源代码根目次,如 ~/tensorflow-1.4.0,然后运转以下敕令建立为 .pb 文件天死一个量化模子。

bazel-bin/tensorflow/tools/quantization/quantize_graph \

--input=/tf_files/fst_frozen.pb  \

--output_node_names=preds \

--output=/tf_files/fst_frozen_quantized.pb \

--mode=weights

那将把固化图文件的年夜小从 6.7 MB 缩加到 1.7 MB,它意味着如果您正在 App 中为 50 个没有开的气势派头载进了 50 个模子,删加的年夜小将会是 85 MB。

以上即是利用一张气势派头图象战输进图象训练战量化一个快速神经气势派头迁徙模子的全部步调。您能够正在 test_dir 目次下检讨步调三中天死的图象,看一看气势派头迁徙的结果。如果须要的话,您借能够试着玩一玩露超参数的模子,看一看那些没有开的,很能够更好的气势派头迁徙结果。代码文件供应正在 上。

一个重要提醒:当您正在您的 iOS 大概 Android app 上使用那些模子之前,须要记载下输进图象的准确宽度战下度值做为步调五中 --in-path 的参数,iOS 或 Android 的代码将会挪用图象的宽度战下度值(您很快便会看到是如何挪用的),不然当您正在 App 上运转那些模子的时辰将会得到 Conv2DCustomBackpropInput: Size of out_backprop doesn't match computed 的不对提醒。

正在 iOS 体系上增加战测试神经气势派头迁徙模子

第一件事是脚动建设 TensorFlow 库,如果您此前尚已安拆过那个库。然后推行以下步调便能够正在您的 iOS App 上获与 TensorFlow 撑持战并增加神经气势派头迁徙模子,并试运转您的 App。

如果您曾经具有了一个增加了 TensorFlow 脚册库的 iOS app,能够跳过上面那一步。不然,建立一个新的基于 Objective-C 语言的 iOS app,好比能够定名它为 NeuralStyleTransfer,大概正在曾经存正在的 app 中,正在 PROJECT 下的 Build Settings 设置设置装备部署部署中建立一个新的自界说设置,称号是 TENSORFLOW_ROOT,值为 $HOME/tensorflow-1.4.0,假定上里是您 TensorFlow 1.4.0 的安拆地点。然后正在 TARGET 下的 Build Settings 设置设置装备部署部署中将 Other Linker Flags 设置以下:

-force_load $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/gen/lib/libtensorflow-core.a $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf_ios/lib/libprotobuf.a $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf_ios/lib/libprotobuf-lite.a $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/builds/lipo.ios.c++11/nsync.a

然后将 Header Search Paths 设置以下:

$(TENSORFLOW_ROOT) $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/downloads/protobuf/src $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/downloads $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/downloads/eigen $(TENSORFLOW_ROOT)/tensorflow/contrib/makefile/gen/proto

2. 将 fst_frozen_quantized.pb 文件战几个测试所用图片拖放到您的工程文件夹中,正在 中的 NeuralStyleTransfer app 文件夹中找到不异的 ios_image_load.mm 战 .h 文件,把它们复造到工程文件夹下。

3. 将 ViewController.m 文件重定名为 ViewController.mm,把它战本 ViewController.h 文件更换为从上里的 GitHub 网址链接获与中的 ViewController.h 战 .mm 文件。

4. 正在 iOS 模仿器中大概您的 iOS 装备中运转 App,您会看到一个狗图片:

5. 面击挑选 Fast Style Transfer 选项,过几秒钟,您会看到一个带有 starry night 气势派头的新图片。

您能够很简朴的经过历程挑选您最喜好的图片做为气势派头图片然后追随之前的步调编译带有没有互助风的其他模子。然后能够根据那段的步调正在您的 iOS App 中使用模子。那里有使用 iOS 的详细代码。

使用快速神经迁徙模子回顾 iOS 代码

正在 ViewController.mm 中包含很多重要的代码片段它正在输进图片的预处理处罚战转移图片的后处理处罚中是奇特的。

1. 两个常量,wanted_width,wanted_height,做为图片的下度战宽度界说为不异的值,那里的图片即是步调 5 中的 dog.jpg:

const int wanted_width = 300;

const int wanted_height = 400;

2. iOS 的 dispatch 止列队伍是用去正在 non-UI 线程减载战运转您的快速神经迁徙模子而且正在气势派头迁徙后图片天死了,以下为将图片收收到 UI 线程的代码:

dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{

UIImage *img = imageStyleTransfer(@"fst_frozen_quantized");

dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{

_lbl.text = @"Tap Anywhere";

_iv.image = img;

});

});

3. 界说浮面型 3 维张量用于转换输进图片:

tensorflow::Tensor image_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({wanted_height, wanted_width, wanted_channels}));

auto image_tensor_mapped = image_tensor.tensor3>();

4. 收收到 tensorflow Sess->Run 步伐中的输进节面名战输出节面名取训练模子的时辰是不异的 :

std::string input_layer = "img_placeholder";

std::string output_layer = "preds";

std::vector outputs;

tensorflow::Status run_status = session->Run({{input_layer, image_tensor}} {output_layer}, {}, &outputs;);

5. 当模子运转完成而且返回输出张量 (包含 0 到 255 的 RGB 值) 时,您须要挪用 tensorToUIImage 通用函数把张量数据转换为 RGB buffer:

UIImage *imgScaled = tensorToUIImage(model, output->flatfloat>(), image_width, image_height);

static UIImage* tensorToUIImage(NSString *model, const Eigen::TensorMapfloat, 1, Eigen::RowMajor>, Eigen::Aligned>& outputTensor, int image_width, int image_height) {

const int count = outputTensor.size();

unsigned char* buffer = (unsigned char*)malloc(count);

for (int i = 0; i

const float value = outputTensor(i);

int n;

if (value 0) n = 0;

else if (value > 255) n = 255;

else n = (int)value;

buffer[i] = n;

}

6. 如今,您能够把 buffer 转化成 UIImage 真例正在调度它的年夜小之前,以下为代码:

UIImage *img = [ViewController ];

UIImage *imgScaled = [img (image_width, image_height)];

return imgScaled;

如果您对那个主题感爱好,您能够使用 Jeff Tange 的书去研究更多的深度学习战强万彩平台化学习 app。那本书包罗逾越 10 种 iOS,android 战 raspberry pi app 使用 tensorflow 去运转,使用 scratch 举行编译,离线运转一切壮丽的 tensorflow 模子:从盘算机视觉,语音分解到天死对抗网络战相似于 Alphazero 的深度强化学习模子。

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