Windows上CUDA 10.0环境配置与人脸生成器教程

本篇教程是关于在Windows系统上安装和使用人脸生成器的详细步骤。首先，环境配置是关键，它要求用户拥有Nvidia系列显卡，并且操作系统需为Windows或Linux。以下是必备软件的安装指南： 1. **Python3和Anaconda集成环境**: Python3是项目的基础语言，推荐使用Anaconda来安装，因为它包含了许多科学计算库。Anaconda的下载地址为 <https://www.anaconda.com/>。安装时需确保选择包括C++的桌面开发选项。 2. **CUDA 10.0（及以上）**: CUDA是Nvidia专为GPU加速计算设计的平台，对于深度学习模型训练至关重要。可以从官方地址 <https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive> 下载并安装最新版本，同时还需要cuDNN库，如cuDNN7.6.4 for CUDA 10.0，可以从<https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive> 获取。 3. **Visual Studio (VS) 2017或2019**: 项目可能需要Visual Studio作为IDE，特别是用于编译某些特定代码。可以从<https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/> 获取这两个版本。 在项目所需的库配置方面，通过Python终端（Anaconda Prompt）进行安装： - tensorflow-gpu==1.14.0: 用于深度学习的库，提供GPU加速支持。 - scipy==1.3.3: 科学计算库，对数据处理和优化有帮助。 - requests==2.22.0: HTTP请求库，用于网络通信。 - Pillow==6.2.1: 图像处理库，用于图像生成和编辑。 运行项目的具体步骤如下： - **代码修改**: 需要注意的是，在dnnlib/tflib/custom_ops.py文件的第29行，根据本地安装的MSVC版本调整指定的版本号。 - **可选配置**: 在main.py文件的第50行，用户可以自定义生成图片的数量。 - **运行代码**: 最后，通过终端运行`python main.py`命令启动程序，生成的图片会保存在results文件夹下。 - **编辑姿态**: 对于已有的生成码（generate_codes文件夹内的.txt文件），可以使用edit_photo.py脚本来生成同一个人不同姿态的图片，输入脚本所需的参数，结果同样存放在results文件夹内。 这篇教程详细指导了在Windows系统上设置一个用于人脸生成的开发环境，包括必要的软件安装、库配置和项目运行过程中的个性化选项，使得读者能够顺利地进行人脸生成实验。