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Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Google ColaboratoryでStyleGANを実装したい

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投稿2022/09/23 09:43

前提・実現したいこと

Google ColaboratoryでStyleGANを実装しようとしています。(初学者です)
generatorをロードするのurlを変更することで他の画像も生成できると記載があった為、ImageNetデータセットで学習する予定です。(imagenetを用いたstyleganがstyleganだけのものがなく、stylegan+clipなどしかなかったため)

generatorのロードの部分でAttributeError: module 'config' has no attribute 'cache_dir'というエラーがでてしまいます(このエラーについてググってみましたが、どうすれば解決するのかよくわかりませんでした)。

以下の記事を参考にして進めていましたが、わかりませんでした。
https://teratail.com/questions/295390
https://qiita.com/pacifinapacific/items/1d6cca0ff4060e12d336
http://cedro3.com/ai/stylegan/
https://qiita.com/Phoeboooo/items/12d21916de56d125f0be

発生している問題・エラーメッセージ

Python

AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-c2a955d99cdc> in <module> 46 47 if __name__ == "__main__": ---> 48 main() <ipython-input-9-c2a955d99cdc> in main() 14 # Load pre-trained network. 15 url = 'https://drive.google.com/file/d/1k_H6S-ePszz73lVCZrFRneaV6cbqerTm/view?usp=sharing' # karras2019stylegan-ffhq-1024x1024.pkl ---> 16 with dnnlib.util.open_url(url, cache_dir=config.cache_dir) as f: 17 _G, _D, Gs = pickle.load(f) 18 # _G = Instantaneous snapshot of the generator. Mainly useful for resuming a previous training run. AttributeError: module 'config' has no attribute 'cache_dir'

該当のソースコード

Python

#git clone でStyleGANのコードを使えるようにする !git clone https://github.com/NVlabs/stylegan.git !pip install https://github.com/podgorskiy/dnnlib/releases/download/0.0.1/dnnlib-0.0.1-py3-none-any.whl #ディレクトリ移動 !cd stylegan !pip install tensorflow==1.15.0 !pip install tensorflow-gpu==1.15.0 import os import pickle import numpy as np import PIL.Image import dnnlib import dnnlib.tflib as tflib !pip install config import config def main(): # Initialize TensorFlow. tflib.init_tf() # Load pre-trained network. url = 'https://drive.google.com/file/d/1k_H6S-ePszz73lVCZrFRneaV6cbqerTm/view?usp=sharing' # karras2019stylegan-ffhq-1024x1024.pkl with dnnlib.util.open_url(url, cache_dir=config.cache_dir) as f: _G, _D, Gs = pickle.load(f) # _G = Instantaneous snapshot of the generator. Mainly useful for resuming a previous training run. # _D = Instantaneous snapshot of the discriminator. Mainly useful for resuming a previous training run. # Gs = Long-term average of the generator. Yields higher-quality results than the instantaneous snapshot. # Print network details. Gs.print_layers() # Pick latent vector. rnd = np.random.RandomState(10) # seed = 10 latents0 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) latents1 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) latents2 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) latents3 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) latents4 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) latents5 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) latents6 = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) num_split = 39 # 2つのベクトルを39分割 for i in range(40): latents = latents6+(latents0-latents6)*i/num_split # Generate image. fmt = dict(func=tflib.convert_images_to_uint8, nchw_to_nhwc=True) images = Gs.run(latents, None, truncation_psi=0.7, randomize_noise=True, output_transform=fmt) # Save image. os.makedirs(config.result_dir, exist_ok=True) png_filename = os.path.join(config.result_dir, 'photo'+'{0:04d}'.format(i)+'.png') PIL.Image.fromarray(images[0], 'RGB').save(png_filename) if __name__ == "__main__": main()

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

参考にしたサイトのように公式のコードそのままでも実行することはできませんでした。

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jbpb0

2022/09/23 15:28

> import config のすぐ下に下記を追加して実行したら、何て表示されますでしょうか? print(config.__file__) print(config.__path__)
riku_university

2022/09/24 07:24

実行したら下記が表示されました。 Requirement already satisfied: config in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (0.5.1) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/config/__init__.py ['/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/config']
jbpb0

2022/09/24 10:18 編集

> !git clone https://github.com/NVlabs/stylegan.git > !cd stylegan ↓ 修正 %cd stylegan の状態で、 https://github.com/NVlabs/stylegan/blob/master/config.py がそこに有るはずなので、 > import config ではその「config.py」が使われるはずで、 https://github.com/NVlabs/stylegan/blob/master/config.py を見ると分かりますが、その「config.py」には「cache_dir」が有ります しかしながら、現状では別の > ['/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/config'] が使われてるため、それには「cache_dir」が無くて、 > AttributeError: module 'config' has no attribute 'cache_dir' となってるのだと思います > ['/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/config'] は、おそらく > !pip install config でインストールされてるのだと思うので、それを止めたら正しく「config.py」が使われるようになって、質問のエラーは出なくなるのではないですかね
riku_university

2022/09/24 09:23

!pip install config を削除するとエラーが出て動作しなかったため入れていました。 エラー内容 ModuleNotFoundError: No module named 'config' https://teratail.com/questions/326201 ↑の質問のBAの方の通りに進めたらimportまでは通るようになるはずなのですが、最後のconfig だけ通らず原因がわからない状態です。
riku_university

2022/09/24 10:57

import は無事に通りました。 !python pretrained_example.py も該当のソースコードで挙げているものも _G, _D, Gs = pickle.load(f) の箇所で UnpicklingError: invalid load key, '<'. とエラーが出たのですが、こちらは再ダウンロードをすれば治るという見解であってますでしょうか? 当初の質問とズレた質問ではありますが回答いただけますと幸いです。
jbpb0

2022/09/24 23:58 編集

> !pip install tensorflow==1.15.0 !pip install tensorflow-gpu==1.15.0 の1行目は要らないはず 2行目の「-gpu」が付いてる方だけ入れたら動くので ただし、2行目だけだとインストール済みの「tensorflow 2.*」が残るので、下記のようにすればいいと思います !pip uninstall tensorflow -y !pip install tensorflow-gpu==1.15.0
jbpb0

2022/09/25 01:35

> _G, _D, Gs = pickle.load(f) の箇所で UnpicklingError: invalid load key, '<'. とエラーが出た は、別の質問にしてください 一つ直す毎に新たに出たエラーを次々に(同じ質問の中で)追加質問するのは、良くないと思います
riku_university

2022/09/26 06:22

わかりました。回答ありがとうございました。

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