DCGANの例、carpedm20/DCGAN-tensorflow を使い，新しい顔を生成してみる

carpedm20/DCGAN-tensorflow は，GitHub で公開されているソフトウエアで， Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (DCGAN) を実装したもの．

先人に感謝

DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) の参考文献情報: https://arxiv.org/abs/1511.06434

GitHub の carpedm20/DCGAN-tensorflow の Webページ: https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow

前準備

Windows でのインストール手順は、別の Web ページの先頭部分で説明しています
Python のプログラム作成には、PyCharmなどが便利です。
Ubuntu でのインストール手順は、別の Web ページの始めから Ubuntu で git, cmake, wget, p7zip のインストールで説明しています。

以下，Windows でインストール済みであるものとして説明を続けます．

いま作成した Python 環境に、種々の Python パッケージをインストールする

Windows でコマンドプロンプトを実行
（オプション）もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する
※ 「workon ai」は、ai の Python 環境の使用を開始するためのコマンド． virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る（「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること）
```
workon ai 
```
Python パッケージのインストール
```
pip install -U numpy scipy pillow
```

(オプション) moviepyのインストール

Microsoft Build Tools がインストール済みであるとして手順を示します

pip install -U imageio tqdm

mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q moviepy

cd c:\pytools
git clone https://github.com/Zulko/moviepy
cd moviepy
python setup.py build
python setup.py install

GitHub の carpedm20/DCGAN-tensorflow の配布サイト（https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow）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）します。

Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する．
（オプション）もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する
※ 「workon ai」は、ai の Python 環境の使用を開始するためのコマンド． virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る（「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること）
```
workon ai 
```

carpedm20/DCGAN-tensorflow のインストール

mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q DCGAN-tensorflow

git clone https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
cd DCGAN-tensorflow

MNIST データセットを用いて学習

時間がかかるので待つ．

python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28 --train

dcgan の機能を動かしてみる

python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28

celebA データセットを用いて学習
時間がかかるので待つ．
```
python main.py --dataset celebA --input_height=108 --train --crop
```
学習の終了の確認
tensorboard save/summary を使い、中間結果を確認できる
次のコマンドを実行
```
tensorborard --logdir .
```
Web ブラウザで http://localhost:6006 を開く

dcgan の機能を動かしてみる

python main.py --dataset celebA --input_height=108 --crop