Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg
下载打开终端
将conda加入环境变量
加入环境变量是为了让系统能识别conda命令
输入以下命令,在终端中打开~/.bash_profile
:
vim ~/.bash_profile
在~/.bash_profile
中将conda添加为环境变量:
# 先按i进入编辑模式
# 在第一行输入:
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# 若安装时自定义了安装位置,则将~/opt/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹
# 修改后的~/.bash_profile文件应如下(其中xxx为用户名):
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
修改完成后,先按esc
键退出编辑模式,再输入:wq!
并回车,以保存退出
验证是否能识别conda命令:
source ~/.bash_profile
以更新环境变量conda info --envs
,若能显示当前有base环境,则conda已加入环境变量创建新的conda环境
# 在命令行输入以下命令,创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载,使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境,根据网络状态,需要花费一段时间
之后命令行中会输出提示信息,输入y并回车继续安装
激活刚创建的conda环境,在命令行中输入以下命令:
# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
# 查看当前python的位置
where python
以上anaconda环境和python环境安装完毕
使用pip命令在刚激活的环境中安装paddle:
# 在命令行中输入以下命令
# 确认当前所用的pip是否是paddle_env环境下的pip
where pip
# 默认安装CPU版本,安装paddle时建议使用百度源
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
安装完paddle后,继续在paddle_env环境中安装paddlehub:
# 在命令行中输入以下命令
pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
paddlehub的介绍文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.1/README_ch.md
安装paddlehub时会自动安装其它依赖库,可能需要花费一段时间
安装完paddlehub后,下载风格迁移模型:
# 在命令行中输入以下命令
hub install stylepro_artistic==1.0.1
在桌面创建工作目录style_transfer
# 在终端中输入以下命令:
cd ~/Desktop # 进入桌面
mkdir style_transfer # 创建style_transfer文件夹
cd style_transfer # 进入style_transfer目录
分别放置待转换图片和风格图片:
style_transfer/pic.jpg
style_transfer/fangao.jpg
在style_transfer
目录下创建代码文件style_transfer.py
在style_transfer.py
中复制进如下代码:
import paddlehub as hub
import cv2
# 待转换图片的相对地址
picture = './pic.jpg'
# 风格图片的相对地址
style_image = './fangao.jpg'
# 创建风格转移网络并加载参数
stylepro_artistic = hub.Module(name="stylepro_artistic")
# 读入图片并开始风格转换
result = stylepro_artistic.style_transfer(
images=[{'content': cv2.imread(picture),
'styles': [cv2.imread(style_image)]}],
visualization=True
)
若没有vscode等代码编辑器,则可通过命令行方法:
pwd # 查看当前目录是否为style_transfer,若不是则输入:cd ~/Desktop/style_transfer
touch style_transfer.py # 创建空文件
vim style_transfer.py # 使用vim编辑器打开代码文件
# 先输入i进入编辑模式
# 将上面的代码拷贝进vim编辑器中
# 按esc键退出编辑模式,再输入":wq"并回车,以保存并退出
运行代码:
python style_transfer.py
transfer_result
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