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NNablaで実装されたTecoGANの実行

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動作させた環境

以下の環境で実行させました。

  • Intel Core i7-7700 3.60GHz
  • Memory 16GBytes
  • NVIDIA GeForce GTX 1070(8GBytes)
  • CUDA 11.7 + CuDNN 11.6
  • Python 3.9(Anaconda)

プログラムの取得

GitHubから NNabla の Sampleが納められている https://github.com/sony/nnabla-examples をチェックアウトします。(TecoGANはvideo-superresolution/tecoganにあります)

必要なモジュールの導入

pip install nnabla
pip install nnabla-ext-cuda110
pip install tensorflow
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

学習済みモデルのダウンロード

TecoGANのREADME.mdに記載されているPre-trained Weightsをダウンロードし、video-superresolution/tecoganに配置します。

動作確認

動作確認用のサンプルが添付されているため特にデータを用意しなくても動作確認が可能です。

# サンプルデータを使用して実行
python generate.py --model tecogan_model.h5
# 独自にデータを用意して実行
# in = 画像データが保存されたフォルダを指定
# pout = 変換結果を保存するフォルダを指定
python generate.py --model tecogan_model.h5 --input-dir-lr {{in}} --output-dir {{out}}

動作しないとき

win32apiのimportに失敗する

Anacondaで環境を用意すると初期状態でpywin32がインストール済みとなっているものの、win32apiのimportに失敗してしまう様です。

その場合はcondaでpywin32の導入を行います。

# installの例
conda install pywin32

zlibwapi.dllが不足していると言われる

CuDNNの含まれるファイルのみだと必要なファイルが不足します。

インストールガイドを元にしてzlibwapi.dllをインストールしてください。

NVIDIA CuDNN install guide

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html