
NVIDIA DIGITS 6のPretrained ModelでGANを試してみた(前編)
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeを試してみました。Model Storeのターゲット・リンクを変更することで、U-Net, celeb-a-gan, celeb-a-gan-encoderモデルをダウンロードすることができました。
Fashion-MNISTというデータセットが公開されていましたので、NVIDIA DockerとNVIDIA DIGITS 6の組み合わせで試してみました。
PyTorch v0.2.0 ランタイム版Dockerイメージを作成してみました。ランタイム版Dockerイメージには、Condaパッケージのpytorch v0.2.0とtorchvision v0.1.9がインストールされます。
Docker HubでNVIDIA DIGITS 6 RCのDockerイメージが公開されていましたので、NVIDIA Docker上で新バックエンドTensorFlowと新機能GANの組み合わせを試してみました。
pix2pix-tensorflowのDockerイメージを改造してHED(Holistically-Nested Edge Detection)による高速な線画変換環境を構築してみました。
Docker版Caffe 1.0のdraw_net.pyにより、セグメンテーション用ネットワークU-Netのネットワーク構造を可視化してみました。
Ubuntu 16.04とDocker版Caffe 1.0のmatplotlib.pyplotを使用できるように対策を行いました。
Keras 2.0のGitHubリポジトリをgit cloneして、Docker環境を構築してみました。
PyTorch v0.1.11のDockerイメージを作成して、examples/mnistを試してみました。