ZZUTK/Face-Aging-CAAE は,GitHub で公開されているソフトウェアで, Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) を 実装したもの.
手順の要点: 前準備として,NVIDIA CUDA 10.0, NVIDIA cuDNN 7.6.5, Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 等をインストール.
ソフトウェア等の利用条件等は,利用者で確認すること.
謝辞:ソフトウェアの作者に感謝します.
GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の Webページ: https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE
Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ.
【サイト内の関連ページ】
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
【Python のインストールでの注意点】
Windows で,ユーザ名が日本語のとき,あとでトラブルが発生するかもしれない. トラブルの回避のため, Python をシステム管理者の領域にインストール(パソコンの全ユーザの共有領域)する.
【Python 3.7 のインストール手順の詳細(別ページ) 】
Windows での Python 3.7 のインストール: 別ページ »で説明している.
【Python の公式ページ】
【インストール手順の概要】
ページの上の方にある「Downloads」をクリック,「Downloads」の下にメニューが出るので,その中の「Windows」をクリック.
そして,Python 3.7.x (x は数字)を探す.
そして,Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので,「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ
※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは, 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある.そのときは,チェックせずに進む.
Python のインストールディレクトリは,「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認.
「Install」をクリック
py とpip にパスが通っていることの確認である.
where py where pip
where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され, where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip install -U pip setuptools
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
次のコマンドを実行する
次のコマンドを実行する
Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後,「python」で行う.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter
Windows での Visual Studio Community 2017,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール: 別ページ »で説明している.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer scipy pandas matplotlib # TensorFlow 1.15.5 のため numpy, protobuf の古いバージョンを使用.エラーが出にくいと考えられる numpy 1.16.2, protobuf 3.19.4 を使用 python -m pip install -U numpy==1.16.2 protobuf==3.19.4 tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 scipy==1.5.4
GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の配布サイト(https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE)で公開されている プログラムを,ダウンロードし展開(解凍)する.
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
venv を使い,孤立した Python の隔離された環境を使っているときは,Windows でも Ubuntu でも同じで,「python -m pip install ...」.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip install -U numpy==1.16.2 scipy==1.1.0 scikit-image==0.17.2
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q Face-Aging-CAAE git clone https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE
cd %HOMEPATH% cd Face-Aging-CAAE notepad FaceAging.py
282 行目.「/」を「\\」に書き換え.
書き換え前
書き換え後
304 行目.同じように,「/」を「\\」に書き換え.
356 行目.同じように,「/」を「\\」に書き換え.
378 行目.同じように,「/」を「\\」に書き換え.
UTKFace (Large Scale Face Dataset) は,顔画像のデータセット
ここでは、Aligned & Cropped Faces」データファイルを選ぶ GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の配布サイト(https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE)にそのことが説明されている.
別の方は使わない.
tar.gz 形式ファイルを 7-Zip で展開(解凍)すると tar 形式ファイルができ, tar 形式ファイルを 7-Zip で展開(解凍)すると,画像ファイルの入ったディレクトリが得られる.
Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.
main.py の実行
終了まで時間がかかるので待つ
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat cd %HOMEPATH%\Face-Aging-CAAE python main.py
ファイル:save.zip (使用するときは自己責任で.展開して使ってください)
cd save/summary tensorboard --logdir .
「imagedir」のような名前でディレクトリを作り(名前は何でも良いがわかりやすい名前が良い)、 そこに .jpg ファイルを 10 個以上おき、次のコマンドを実行する.
python main.py --is_train False --testdir imagedir