- 说明:使用paddlepaddle需要先安装python环境,这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后,可以安装python环境,以及numpy等所需的工具包环境
- Anaconda下载:
- 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
- 选择最下方的
Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg
下载
- 下载完成后,双击.pkg文件进入图形界面
- 按默认设置即可,安装需要花费一段时间
- 建议安装vscode或pycharm等代码编辑器
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打开终端
- 同时按下command键和空格键,在聚焦搜索中输入"终端",双击进入终端
-
将conda加入环境变量
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加入环境变量是为了让系统能识别conda命令
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输入以下命令,在终端中打开
~/.bash_profile
:-
vim ~/.bash_profile
-
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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
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验证是否能识别conda命令:
- 在终端中输入
source ~/.bash_profile
以更新环境变量 - 再在终端输入
conda info --envs
,若能显示当前有base环境,则conda已加入环境变量
- 在终端中输入
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创建新的conda环境
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激活刚创建的conda环境,在命令行中输入以下命令:
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使用pip命令在刚激活的环境中安装paddle:
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# 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
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安装完paddle后,继续在paddle_env环境中安装paddlehub:
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# 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
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安装paddlehub时会自动安装其它依赖库,可能需要花费一段时间
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在桌面创建工作目录
style_transfer
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# 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
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分别放置待转换图片和风格图片:
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在
style_transfer
目录下创建代码文件style_transfer.py
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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 )
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若没有vscode等代码编辑器,则可通过命令行方法:
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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
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运行代码:
- 恭喜你,到这里PaddleHub在mac环境下的安装和入门案例就全部完成了,快快开启你更多的深度学习模型探索之旅吧。【更多模型探索,跳转飞桨官网】