United-AI/image-generator

Ein Projekt unseres Vereins zur Generierung von Bildern.

image-generator aka AI-Merch

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Ein Projekt unseres Vereins zur Generierung von Bildern.

To-do's

Projektname
Trainieren auf 120x120 Pixeln
Datensatz

Tutorial zum Downloaden:

Schritt 1: Path

Erstellen eines Ordners im gewünschten path

Mit der commandozeile in den Ordner gehen

cd /PATH_ORDNER

Schritt 2: git clone

Clonen sie den Repository mit:

git clone https://github.com/United-AI/image-generator

Falls dein PC kein git hat:
https://git-scm.com/downloads

Installation:

Schritt 1: Python libraries

Stell sicher das python 3.9 auf deinen PC installiert ist.
Falls nicht:
https://www.python.org/downloads/

Im Repository Ordner gibst du folgenden command ein:

pip install -r requirements.txt

(Ab hier optional für Grafikkarten nutzung. Nur für NVIDIA Grafikkarten mit CUDA Enabled)

Schritt 3: CUDA

Checken ob deine Grafikkarte CUDA Enabled ist: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
Downloaden der CUDA Software: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive (11.2.2 empfohlen)

Schritt 4: cuDNN

Ohne der cuDNN library, erkennt tensorflow deine Grafikkarte nicht
Downloaden der cuDNN library (Registrierung ins Developer Programm erforderlich): https://developer.nvidia.com/cudnn
Installation der cuDNN library: https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

Schritt 5: Checken ob tensorflow deine Grafikkarte erkennt

Öffnen von python:

python

Import tensorflow:

import tensorflow as tf

Type in command:

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Falls der output 0 ist, erkennt tensorflow deine Grafikkarte nicht. Check deine CUDA und cuDNN installation.

Letzter Schritt: Starten des Training vorgangs

Öffne Setup.py mit dem Editor.
Ändere dein input und output und speicher es ab.
Starte das training mit:

python main.py