GAN의 패션쇼

이 기사의 목적

인공지능계 능선을 붐비는 GAN에 대해서, 실장하면서 배우자는 기획입니다.
Python과 Keras를 사용하면 무려 180 갈 정도로 GAN에 의한 이미지 생성을 할 수 버립니다. 게다가 학습에 걸리는 시간은 몇 분. 사용하는 데이터 세트는



htps : // 기주 b. 코 m / 자안 도레 세아 rch / 후 시온 - m에 st
　mnist_fashion입니다. mnist_fashion은 mnist와 동일한 28x28 이미지 데이터 세트입니다. mnist와 같은 형식으로 다양한 패션 이미지를 저장한 데이터베이스입니다. 숫자보다, 옷 쪽이 압도적 재미 때문에, 이쪽을 사용하기로 했습니다. 덧붙여 다운로드는 프로그램으로 간단하게 할 수 있으므로, 사전에 할 필요는 없습니다.

이 기사를 작성할 때
htps : // 기주 b. 코 m / 에리 k ぃ r 렌 / 케라 s 암
를 거의 참고로 했습니다. 이 리포지토리는, 엄청 대단해서, 이 기사를 읽고 끝나면 꼭, git clone 해 보세요!

우선 이동

GAN의 수리는 일단 놓고, 우선은 움직여 봅시다.

리포지토리 복제

terminal

git clone https://github.com/hideki1991/gangan.git

종속 라이브러리

종속 라이브러리 설치. 복제 된 리포지토리를 이동 한 후 다음 명령을 실행합니다. 파이썬은 3 계열입니다.

terminal

pip install -r requirements.txt

이것으로 준비 완료입니다!

종속 라이브러리

　다음은, 실행 있는 것만.

terminal

python gan.py

자, 잇달아 image 디렉토리가 생성되어, 그 안에, 에포크 마다의 생성 결과가 png 파일로 기입해 갑니다. 생성된 이미지는 부드럽게 변화하도록 되어 있습니다.

다음 번

이상으로 전반은 종료입니다. 매우 간단하고 계산에 걸리는 시간도 몇 분이네요. 다음 번에는 gan의 메커니즘을 설명합니다.