AI应用开发相关目录
本专栏包括AI应用开发相关内容分享，包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧
适用于具备一定算法及Python使用基础的人群
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文章目录
- AI应用开发相关目录
- 简介
- 环境部署
- 用例测试
简介
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习算法，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的作用是生成尽可能接近真实数据分布的数据，而判别器的作用是判断输入的数据是真实数据还是生成器生成的假数据。
GAN的工作原理可以类比于造假币者和警察的博弈过程。造假币者（生成器）尝试制造尽可能逼真的假币，而警察（判别器）则尝试识别出假币。在这个过程中，造假币者会根据警察的反馈调整造假技术，而警察也会根据遇到的假币更新识别技巧。这个过程不断进行，直到警察无法区分真假币，此时造假币者的造假技术已经非常高明。
在GAN中，生成器和判别器都是神经网络模型。生成器接收一个随机噪声向量作为输入，输出一个生成的样本。判别器接收一个样本作为输入，输出这个样本来自真实数据分布的概率。在训练过程中，生成器和判别器交替进行优化。生成器尝试生成能够欺骗判别器的样本，而判别器尝试更好地识别真实样本和生成样本。
GAN在计算机视觉、自然语言处理、语音合成等领域有很多应用。例如，在图像生成、图像修复、风格迁移等方面，GAN可以生成高质量、高分辨率的图像。我们所熟知的图像修复、风格转换等工作，往往可以交给GAN。
环境部署
本文采用paddleGAN迅速接入GAN能力。
Linux服务器，CPU即可。
创建虚拟环境
conda create -n my_paddle python=3.9
conda activate -n my_paddle
配置paddle
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
配置paddleGAN（可更换镜像源或科学上网）
git clone https://kkgithub.com/PaddlePaddle/PaddleGANcd PaddleGANpip install -v -e .pip install -r requirements.txtsudo apt install gccpip install cmakepip install boostgit clone https://kkgithub.com/davisking/dlib.gitcd dlibpython setup.py installcd ..
用例测试
该目录下创建文件test.py
from ppgan.apps import Photo2CartoonPredictorp2c = Photo2CartoonPredictor()
p2c.run('/home/gputest/lyq/paddlegan/PaddleGAN/test.png')
输入：
输出：
