文章目录

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  • **1、安装装win11**
  • **2、安装Tesla T4驱动**
  • 3、安装Pycharm，附带安装git
  • 4、安装Anaconda，CUDA CUDNN
  • 5、测试性能
  • 6、拉取stylegan2仓库
  • 7、StyleGANv2运行小问题解决
  • 8、准备数据集
  • 9、开始训练
  • 其他

1、安装装win11

由于镜像问题，需要手动使用傲梅分区助手扩容系统盘

2、安装Tesla T4驱动

下载地址：https://cn.download.nvidia.com/tesla/511.65/511.65-data-center-tesla-desktop-win10-win11-64bit-dch-international.exe

3、安装Pycharm，附带安装git

下载地址：https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2021.3.3.exe

安装Pycharm

4、安装Anaconda，CUDA CUDNN

Anaconda镜像下载地址：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64.exe

换国内源教程：https://blog.csdn.net/OuDiShenmiss/article/details/106380852

Conda一键安装CUDA CUDNN套件（装旧版本以便运行StyleGAN）：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0

安装Anaconda

配置Cuda，CUDNN转 【6、拉取stylegan2仓库】

5、测试性能

测试代码来自：PyTorch- 笔记本Nvidia MX250 显卡模型推理性能测试

6、拉取stylegan2仓库

安装requirements前需要安装vs community

配置运行环境

添加新环境以防扰乱base环境

安装Cuda，CUDNN套件

安装完成后测试是否成功

pip换腾讯源

打开

C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\pip\pip.ini

修改为

pip安装依赖

pip install click requests tqdm pyspng ninja imageio-ffmpeg==0.4.3

pip安装依赖

由于pyspng源码有问题，怎么都编译不了，修改源码后可以安装，附修改后的源码和wheel

https://github.com/nix18/pyspng/releases/download/v0.1.1/pyspng-0.1.0.tar.gz

https://github.com/nix18/pyspng/releases/download/v0.1.1/pyspng-0.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

下载上述文件之一，放进项目根目录，使用pip安装，例如

pip install ./pyspng-0.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

7、StyleGANv2运行小问题解决

首先需要修改custum_ops文件中的路径：

然后需要下载安装CudaToolKit，以便编译组件（偷懒失败）

CudaToolKit下载链接：https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe

8、准备数据集

以metfaces数据集为例

下载链接（自己解决连通性问题）：

https://drive.google.com/open?id=1iChdwdW7mZFUyivKtDwL8ehCNhYKQz6D

先下载数据集

使用提供的tool转换数据集

9、开始训练

python train.py -- outdir=./training-runs --data=./datasets/metfaces.zip --gpus=1

训练16d20h后

2600轮效果

*小Tip

查看GPU上运行的程序数目（查看是否调用GPU进行训练）

其他

参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1990682