运行 如何在 google colab notebook 上使用 PyTorch 实现 AnimeGANv2?
How can run PyTorch Implementation of AnimeGANv2 on google colab notebook?
最近,我穿越到了一个新的 GitHub repo for converting images into Paprika 风格模型,最近流行起来。
通常,人们使用这个 interface, which takes so long time. I want to train the offered available pre-trained models on Google Colab Notebook
并根据说明进行实验 Additional Model Weights, but not only I couldn't manage to run Torch Hub Usage,但由于以下错误,我也无法 运行 face2paint
选项:
---------------------------------------------------------------------------
HTTPError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-35ffb2517470> in <module>()
----> 1 face2paint = torch.hub.load('bryandlee/animegan2-pytorch:main', 'face2paint', size=512, device="cpu")
2
3 img = Image.open(...).convert("RGB")
4 out = face2paint(model, img)
8 frames
/usr/lib/python3.7/urllib/request.py in http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs)
647 class HTTPDefaultErrorHandler(BaseHandler):
648 def http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs):
--> 649 raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
650
651 class HTTPRedirectHandler(BaseHandler):
HTTPError: HTTP Error 403: rate limit exceeded
我无法解决此问题 运行 Colab 笔记本上的模型。请随时编辑或评论 Google Colab Notebook 我分享了。
Google Colab 不喜欢文件传输,尤其是重复传输文件时。 (这可能会解释消息:“超出速率限制”)最好是将所有内容都放在您的个人驱动器上。这就是我打算向您展示的内容。
所以,我所做的就是将这些东西复制到我的个人 google 驱动器中。这样我就不用重新下载了。它还将绕过 torch.hub 的潜在问题。
我不是 100% 肯定,但我认为它可能对你有用。看起来有点冗长,但实际上可能需要 10 分钟才能完成 运行ning。
请严格遵守这些说明。
<<< 第 1 部分 >>>
继续:
https://colab.research.google.com/
创建一个新笔记本(您不必关心名称,因为我们只会 运行 它一次)
挂载你的驱动器(左“文件”window,对应的图标与google驱动器图标)
允许,等待出现“drive”(时间过长可以刷新)
现在,在新笔记本上:
添加以下 3 行(注意:“!”符号很重要!):
注意:我假设您有一个 drive/MyDrive/Colab Notebook 文件夹。
!mkdir drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/ANIME
!cd drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/ANIME
!git clone --recursive https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch.git
注意:git 会将其克隆到根文件夹中,而不是在您的驱动器上。
因此,您必须将其移动到您的驱动器:
!mv animegan2-pytorch/ drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/ANIME
现在您可以关闭此会话:
运行时间 --> 管理会话 --> 终止
关闭选项卡
<<< 第 2 部分 >>>
- 打开您的 google 驱动器:
转到:drive/Mydrive/Colab\Notebooks/ANIME/animegan2-pytorch
启动 colab_demo.ipynb(或 demo.ipynb)但不要 运行 现在:
右键单击 colab_demo.ipynb --> 用 Google Colaboratory 打开
Select 介绍性文本(“交互式演示...”)
点击“+代码”添加一个单元格。
在此单元格中,粘贴以下两行:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
运行 这个单元格(暂时只有这个!)
--> get to URL given --> 复制代码,回到notebook粘贴
稍等一下(您可以点击“刷新”)。
等到“文件”中出现“驱动器”window。
现在您的驱动器已安装。
在“文件”window 中,转到:
drive/MyDrive/Colab Notebooks/ANIME/animegan2-pytorch
双击 hubconf.py 进行编辑。
将“release_url”更改为:
release_url = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ANIME/animegan2-pytorch/weights"
别忘了保存。完成后,您可以关闭“hubconf.py”
这将强制使用您已经下载的文件(不再传输)
重启运行时间
更改 运行GPU 时间:
运行时间 --> 更改 运行时间类型 --> GPU(或 CPU)
现在,有趣的部分!
<<< 第 3 部分 >>>
执行单元格!
对于“colab_demo”:
单击出现在笔记本末尾的“上传(0)”按钮。
然后点击“开始”
此致,
史蒂芬
最近,我穿越到了一个新的 GitHub repo for converting images into Paprika 风格模型,最近流行起来。
通常,人们使用这个 interface, which takes so long time. I want to train the offered available pre-trained models on Google Colab Notebook
并根据说明进行实验 Additional Model Weights, but not only I couldn't manage to run Torch Hub Usage,但由于以下错误,我也无法 运行 face2paint
选项:
---------------------------------------------------------------------------
HTTPError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-35ffb2517470> in <module>()
----> 1 face2paint = torch.hub.load('bryandlee/animegan2-pytorch:main', 'face2paint', size=512, device="cpu")
2
3 img = Image.open(...).convert("RGB")
4 out = face2paint(model, img)
8 frames
/usr/lib/python3.7/urllib/request.py in http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs)
647 class HTTPDefaultErrorHandler(BaseHandler):
648 def http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs):
--> 649 raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
650
651 class HTTPRedirectHandler(BaseHandler):
HTTPError: HTTP Error 403: rate limit exceeded
我无法解决此问题 运行 Colab 笔记本上的模型。请随时编辑或评论 Google Colab Notebook 我分享了。
Google Colab 不喜欢文件传输,尤其是重复传输文件时。 (这可能会解释消息:“超出速率限制”)最好是将所有内容都放在您的个人驱动器上。这就是我打算向您展示的内容。 所以,我所做的就是将这些东西复制到我的个人 google 驱动器中。这样我就不用重新下载了。它还将绕过 torch.hub 的潜在问题。 我不是 100% 肯定,但我认为它可能对你有用。看起来有点冗长,但实际上可能需要 10 分钟才能完成 运行ning。
请严格遵守这些说明。
<<< 第 1 部分 >>>
继续:
https://colab.research.google.com/
创建一个新笔记本(您不必关心名称,因为我们只会 运行 它一次)
挂载你的驱动器(左“文件”window,对应的图标与google驱动器图标)
允许,等待出现“drive”(时间过长可以刷新)
现在,在新笔记本上: 添加以下 3 行(注意:“!”符号很重要!):
注意:我假设您有一个 drive/MyDrive/Colab Notebook 文件夹。
!mkdir drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/ANIME
!cd drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/ANIME
!git clone --recursive https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch.git
注意:git 会将其克隆到根文件夹中,而不是在您的驱动器上。
因此,您必须将其移动到您的驱动器:
!mv animegan2-pytorch/ drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/ANIME
现在您可以关闭此会话:
运行时间 --> 管理会话 --> 终止
关闭选项卡
<<< 第 2 部分 >>>
- 打开您的 google 驱动器:
转到:drive/Mydrive/Colab\Notebooks/ANIME/animegan2-pytorch
启动 colab_demo.ipynb(或 demo.ipynb)但不要 运行 现在:
右键单击 colab_demo.ipynb --> 用 Google Colaboratory 打开
Select 介绍性文本(“交互式演示...”)
点击“+代码”添加一个单元格。
在此单元格中,粘贴以下两行:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
运行 这个单元格(暂时只有这个!) --> get to URL given --> 复制代码,回到notebook粘贴
稍等一下(您可以点击“刷新”)。 等到“文件”中出现“驱动器”window。 现在您的驱动器已安装。
在“文件”window 中,转到:
drive/MyDrive/Colab Notebooks/ANIME/animegan2-pytorch
双击 hubconf.py 进行编辑。
将“release_url”更改为:
release_url = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ANIME/animegan2-pytorch/weights"
别忘了保存。完成后,您可以关闭“hubconf.py” 这将强制使用您已经下载的文件(不再传输)
重启运行时间
更改 运行GPU 时间:
运行时间 --> 更改 运行时间类型 --> GPU(或 CPU)
现在,有趣的部分!
<<< 第 3 部分 >>>
执行单元格!
对于“colab_demo”:
单击出现在笔记本末尾的“上传(0)”按钮。
然后点击“开始”
此致,
史蒂芬