😘 😫 📣 如何在Windows 10（WSL）的Linux上运行PULSE（face-depixelizer）？讲解 🖖🏼 🧖🏼 🐜

2020年的一个春天晚上，我读了一篇有关人脸去像素器神经网络的文章。经过研究，结果证明这是PULSE引擎的一种前端。它基于StyleGAN神经网络（生成具有随机特征的人脸）。

在本教程中，我将引导您完成所有步骤，并演示如何在Windows 10（WSL）上安装Ubuntu，如何设置用于试用PULSE的环境，上传另一张原始照片并获得了不错的效果。

在PULSE中还原原始图像的结果

变形动画和视频教程-进一步。

给了我们什么

Face-Depixelizer是使用PULSE的前端。

PULSE是基于StyleGAN神经网络的引擎。它的含义是从模糊的照片中还原人脸的图像。顺便说一句，这是一个科学工作的CFV。

StyleGAN是NVidia产生的对抗神经网络，它生成不存在的人的随机面孔（实际上，如果这样的人已经存在，这将很有趣）。最后，

PULSE将大致告诉我们这张照片中眨眼的那个人的样子！

承担脉冲

我想知道PULSE的背后是什么，总的来说，它如何在本地启动。

出于兴趣，在对角地看了一篇科学文章之后，我开始思考如何开始以及如何建立所有这一切（尽管我从未为自己设定“神经网络”这一事实）。

我首先说，在github崩溃之前（如果您知道我的意思），我切换到了PULSE项目。作者指出该安装选项的位置：anaconda和python。那些。无论如何，都需要特定于平台的软件包（库）。我更是Windows用户，而不是Linux。但是，尽管如此，我还是希望在运行时无需编辑和繁琐的库选择。如果没有Linux，这是无法完成的。

前一段时间，一些IT专家正在谈论Windows中的Linux。我会告诉你的，对我来说是徒劳的。事情很方便，尽管尚未完成。

WSL是Windows的Linux子系统，允许开发人员直接在Windows上运行GNU / Linux环境，包括大多数命令行程序，实用程序和应用程序，而无需进行任何修改，从而不需要单独的虚拟机。

那些。这是从Windows访问Linux命令行。使用Linux的终端与cmd一样容易启动。方便。

让我们开始吧

要使用终端，请在此处和视频中使用Windows终端（来自Windows Store）。

简而言之

检查要求

支持CUDA的NVidia视频卡（StyleGAN神经网络使用CUDA）。此处支持的视频卡列表
NVidia CUDA WSL2 ( , ).
Windows 10 version 2004 build 20150 ( Windows Insider Program ), .
WSL2 (4.19.121 ; Windows) linux .
Ubuntu 18.04 WSL2 Windows Store.

Ubuntu

cmake
unzip,
NVidia CUDA Toolkit.

CUDA

CUDA
.

下载并安装 anaconda。

安装PULSE

从github PULSE 下载
编辑pulse.yml：
- 添加频道anaconda，conda-forge
- 删除对特定程序集的引用
使用编辑后的文件安装PULSE环境
在Python中检查 Pytorch和CUDA Toolkit 的性能。

实验中

使用pip将 Jupyter Notebook 更新到最新版本
调整图像（他们写道，PULSE适用于1024 * 1024的正方形图像和三个RGB通道，即没有透明度）
我们增加/减少步数和错误
...
利润！

上面是从中间图像创建的变形动画。

俗话说：“看一次比听一百次更好”。该视频显示了所有步骤，从更新WSL2开始和安装Ubuntu。

现在…

更多细节

要求

我将再次重复要求（...，并在进行第100次编辑后，我将第100次记得福勒）：

Windows 10版本2004内部版本20150或更高版本
WSL2（4.19.121及更高版本）
适用于WSL2的Ubuntu 18.04是Windows应用商店中的发行版。在所有Windows 10 Insider更新前滚后安装，包括。WSL2
NVidia驱动程序WSL是驱动程序的实验版本，支持新版本的WSL2。需要获得参与NVidia实验计划的同意。但是并非每张卡都能工作。

操作系统准备

Windows 10

目标：Windows 10版本2004内部版本20150及更高版本的

预处理：

启动更新
然后，使用该应用程序winver，检查Windows的当前版本。
如果您的Windows版本低于Windows 10版本2004内部版本20150，则您需要执行以下步骤
如果一切正常，那么恭喜，您不必加入Windows Insider程序！随时进入下一阶段！

我们的工作：

进入Windows Insider程序
此外，在系统参数“更新和安全”中：
- 内部程序选项卡（如果为空白，请参见下面的“疑难解答”部分）：
  1. 评估选项：抢先体验
  2. 点击“开始”。
- Windows Update选项卡：
  1. 在“高级”中，确保允许“在更新时可以接收其他Microsoft产品的更新”（这是用于安装WSL2 4.19.121及更高版本）
  2. 我们正在更新。

检查：启动winver。在打开的对话框中，查看版本。

NVidia驱动程序CUDA WSL

目的：安装最新版本的NVidia驱动程序CUDA WSL

我们该怎么做：

转到页面
如果您尚未注册，我们将进行注册；同意参加实验计划
下载并安装。

验证：将处于“ CUDA可操作性检查”阶段

WSL2

目标：WSL2 4.19.121和更高版本的

预处理：

我们将Windows更新为Windows 10版本2004内部版本20150及更高版本（如果未按照上述步骤更新）
如果在终端中执行后：
```
wsl --update
```
帮助的内容将显示（la wsl --help），那么您使用的是旧版本。然后继续执行以下步骤
如果显示的版本为4.19.121及更高版本，则我们跳过此阶段。

我们的工作：

以管理员身份启动PowerShell并按顺序执行：
- 我们包括附加组件“ Linux的Windows子系统”：
```
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
```
- 然后，启用“虚拟机平台”组件：
```
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
```
- 我们重启。
更新WSL：
```
wsl --update
```
接下来，我们安装第二个版本的WSL-作为所有将来发行版的默认版本：

为此，请以管理员权限启动PowerShell并执行：
```
wsl --set-default-version 2
```

检查：命令：

wsl --update

[安装更新后]将显示4.19.121及更高版本。

WSL2上的Ubuntu 18.04

目标：预先在WSL2上

进行 Ubuntu 18.04的安装：如果先前已在Ubuntu 18.04上安装了WSL（如果我没有测试以下分支，但是如果您在注释中指定，谁会受到帮助将是很好的）：

我们在列表中检查它：
```
wsl --list --all -v
```
对于此分发，将WSL版本切换到版本2：
```
wsl --set-version Distro 2
```
例如：
```
wsl --set-version Ubuntu-18.04 2
```
我们重启。

我们的工作：

转到Windows应用商店
我们正在寻找Ubuntu 18.04并安装

检查：打开终端，执行：

wsl --list --all -v

看到 Ubuntu 18.04 Version 2

准备Ubuntu

预备

更新包索引：
```
sudo apt update
```
安装cmake（安装dlib）：
```
sudo apt install cmake
```
要解压缩zip归档文件，请安装例如unzip实用程序：
```
sudo apt install unzip
```

安装CUDA工具包

将CUDA添加到包索引中：

sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

sudo apt update

安装CUDA工具包：
```
sudo apt install -y cuda-toolkit-11-0
```

检查CUDA工具包的性能

为此，请运行示例（deviceQuery程序可提供信息）：

正在下载：
```
wget https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/archive/master.zip
```
解压缩：
```
unzip master.zip
```
继续构建（一切）：
```
make
```
跑：
```
./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
```
该应用程序将显示兼容设备的列表。

安装Anaconda

从链接下载发行版
跑：
```
bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
```
在安装过程中：
1. 同意许可
2. 我们离开PREFIX
3. 我们同意初始化
重新启动终端，或运行：
```
source ~/.bashrc
```

在Anaconda中设置环境

配置PULSE

正在下载：
```
wget https://github.com/adamian98/pulse/archive/master.zip
```
解压缩：
```
unzip master.zip
```
创建pulse.yml的备份：
```
cp pulse.yml pulse.yml.bak
```
修复pulse.yml：
1. 添加渠道（这些是软件包来源）：
  - 康达伪造
  - 水蟒
2. 我们会删除该程序包特定版本的所有参考。
  
  示例：从行“ zstd=1.3.7=h5bba6e5_0”中删除最后一个以等号“ ”开头的部分=h5bba6e5_0。结果，我们得到“ zstd=1.3.7”。
  
  我们通过手工或通过sed实用程序来完成：
```
sed '/==/b; s/=$[^=]*$$//' pulse.yml > pulse1.yml
```
  : , , "==", regexp
pulse1.yml:
```
conda env create -f pulse1.yml
```
, - NotResolverPackage. libfortran 3.0.1:
1. conda libfortran
2. Anaconda Cloud Files (3.0.1), , , osx-64
3. Anaconda Cloud, cloud-forge 3.0.0-1 linux-64. !
4. pulse1.yml libfortran=3.0.1 libfortran=3.0.0=1
5. :
```
conda env create -f pulse1.yml
```
6. , !
7. 如果需要其他软件包，请务必注意频道，必要时添加。
我们正在等待它的安装
然后我们激活：
```
conda activate pulse
```

在python中检查Pytorch和CUDA 的性能

该脚本：
```
from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
```
应该输出如下内容：
```
tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
	[0.8337, 0.9050, 0.2650],
	[0.2979, 0.7141, 0.9069],
	[0.1449, 0.1132, 0.1375],
	[0.4675, 0.3947, 0.1426]])
```
还有这个：
```
import torch
torch.cuda.is_available()
```
将输出：
```
True
```

从理论上讲，现阶段可以停止。但是我继续并安装了jupyter笔记本进行实验。

Jupyter Notebook是用于交互开发和展示数据科学项目的强大工具。

使用PULSE

让我们开始吧

我们激活脉冲环境：
```
conda activate pulse
```
安装木星：
```
pip install jupyter
```
跑：
```
jupyter notebook
```
并进一步：
1. 创建一个新笔记本New-> Python3（笔记本）
2. 从文件中粘贴代码
3. 我们将源文件放入项目的根目录，将其重命名为source.png：
```
cp /mnt/c/Users//Desktop/face1.png source.png
```
4. 我们启动。我们等

笔记

, 500-800, eps
:
1. , , 1024*1024
2. PNG
3. (RGB) RGBA
: "Could not find a face that downscales correctly within epsilon", :

steps \ eps, , (steps), eps L2. .

:
```
BEST (400) | L2: 0.0013 GEOGROSS: | TOTAL: | time: ...
```
（指定的）已实现的步骤数（400）是哪里，L2是感兴趣的值，它必须小于指定的eps（据我所知，这是优化的准确性; AI开发人员同志，请告诉我它是什么？）

因此，例如，您需要增加一项或全部：步骤（输入大于400）和\或eps（输入eps = 0.0013或更多，即应使eps> = L2） ...
如果要查看每个步骤的中间照片，请添加参数-save_intermediate

图像保存到文件夹runs/：在文件夹中HR-高分辨率，在文件夹中LR-低分辨率）

可能的问题如下。

解决问题

如果您不仅遇到错误，而且还解决了错误，请在这里添加。

Windows Insider程序中的白屏

选项：您在另一个用户下，您没有足够的特权。

解决方案：请参阅链接。但是我无需更改注册表即可解决它。

CUDA示例无法开始

选项：

不支援您的显示卡
您尚未推出最新的WSL2
您尚未安装NVidia驱动程序CUDA WSL的最新（实验）版本。

启动时`jupyter notebook`引发错误

错误：Start : This command cannot be run due to the error: The system cannot find the file specified.

解决方案：将连接字符串复制到浏览器（我不理解其他解决方案）。

启动PULSE时，错误不断出现

错误：Google Quota Exceeded

解决方案：从我这里复制源文件，然后将其扔到根目录-缓存文件夹中（如果不存在，请创建它）。

要么：

使用第一个Google链接从PULSE.py下载文件
使用模板md5hash _synthesis.pt 重命名，其中md5hash是下载文件的md5哈希值（在当前版本中为6b943ee69b8491ac40e8e9ced6175659_synthesis.pt）
我们将其扔到缓存文件夹中（如果它不在PULSE所在目录的根目录中，则创建它）

启动PULSE或检查Pytorch时引发错误

错误：ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

解决方案：如果您检查了pytorch并可以正常工作，则表明您尚未激活脉冲环境。为此，请运行以下命令：

conda activate pulse

结论

下一步是研究StyleGAN和其他基于它的“神经网络”。

我很高兴阅读您对本文的评论，建议（包括介绍，因为这是我的第一篇公开文章），修正案。

谢谢大家的阅读！

如何在Windows 10（WSL）的Linux上运行PULSE（face-depixelizer）？讲解

给了我们什么

承担脉冲

让我们开始吧

简而言之

检查要求

Ubuntu

CUDA

安装PULSE

实验中

更多细节

要求

操作系统准备

Windows 10

NVidia驱动程序CUDA WSL

WSL2

WSL2上的Ubuntu 18.04

准备Ubuntu

预备

安装CUDA工具包

检查CUDA工具包的性能

安装Anaconda

在Anaconda中设置环境

配置PULSE

在python中检查Pytorch和CUDA 的性能

使用PULSE

让我们开始吧

笔记

解决问题

Windows Insider程序中的白屏

CUDA示例无法开始

启动时`jupyter notebook`引发错误

启动PULSE时，错误不断出现

启动PULSE或检查Pytorch时引发错误

结论

实用程序，驱动程序的引用和链接

More articles:

如何在Windows 10（WSL）的Linux上运行PULSE（face-depixelizer）？讲解

给了我们什么

承担脉冲

让我们开始吧

简而言之

检查要求

Ubuntu

CUDA

安装PULSE

实验中

更多细节

要求

操作系统准备

Windows 10

NVidia驱动程序CUDA WSL

WSL2

WSL2上的Ubuntu 18.04

准备Ubuntu

预备

安装CUDA工具包

检查CUDA工具包的性能

安装Anaconda

在Anaconda中设置环境

配置PULSE

在python中检查Pytorch和CUDA 的性能

使用PULSE

让我们开始吧

笔记

解决问题

Windows Insider程序中的白屏

CUDA示例无法开始

启动时jupyter notebook引发错误

启动PULSE时，错误不断出现

启动PULSE或检查Pytorch时引发错误

结论

实用程序，驱动程序的引用和链接

More articles:

启动时`jupyter notebook`引发错误