動作環境
- tensorflow 1.15 GPU
- Python 3.7
- CUDA 10.0
- cuDNN 7.6 以上
CUDA 10.1 などでも動くかもですが, 確認したのは README にあるように CUDA 10.0 になります.
test_nvcc.cu は CUDA 10 SDK でもコンパイル失敗しますが, とりあえず無視します.
修正
カスタムカーネルが c++14(?)を使っているので, dnlib/tflib/custom_ops.py の _prepare_nvcc_cli で
cmd += ' -std=c++14'
を追加しておきます. nvcc の裏で動いているコンパイラによっては不要かもしれません 。
cuDNN は 7.6 以上を要求されます. 7.6 以上をインストールしましょう.
推論する
あとは README の通りにやれば動くはずです.
ありがとう StyleGAN2 pic.twitter.com/Fxh4AgFqTR
— Syoyo Fujita 🌸 RayWa(Ray and Peace) (@syoyo) December 12, 2019
TODO
- 学習を動かす(StyleGAN で学習したときのように, バッチサイズなど減らせば 1080 Ti などメモリ少ない GPU でも学習できると思われる)
- StyleGAN2 を pytorch, libtorch あたりで書き直して再学習する(元コードは商用利用不可ライセンスのため)
- 優秀な若人さまが, StyleGAN2 を人類史上最速でお極めになられることで, 優秀な若人さまが Kaggle Deepfake Detection Challenge https://www.kaggle.com/c/deepfake-detection-challenge/overview/prizes で優勝し 5,400 万円を手になされるスキームを確立する旅に出たい