DeepDream 渲染图像的时间过长答案

【问题标题】：DeepDream taking too long to render imageDeepDream 渲染图像的时间过长
【发布时间】：2015-09-25 23:18:50
【问题描述】：

我设法在我的服务器上安装了#DeepDream。

我有双核和 2gb 内存。但是处理一个大小为 100kbp 的图像需要 1 分钟。

有什么建议吗？

【问题讨论】：

这与 appengine 有什么关系？
预计需要多长时间？
好吧，我虽然最多需要 5 秒。 @DonReba 如果是这样，您是否设法运行#DeepDream。每次渲染多长时间？
@TimHoffman 我无法标记#DeepDream。对不起
让这成为第一个标记为 #deep-dream 的 SO 问题。

标签： python neural-network artificial-intelligence caffe deep-dream

【解决方案1】：

根据经验，深度学习在计算和内存资源上都很困难。 2gb RAM Core Duo 机器并不是深度学习的好选择。请记住，该领域的许多先驱者都使用 GTX Titan 卡进行了大量研究，因为在训练深度学习网络时，即使在至强服务器上的 CPU 计算速度也非常慢。

【讨论】：

【解决方案2】：

花 1 分钟处理 100kb 的图像对于#deepdream 来说是一个合理的周转时间，我们承认这些渲染的烘焙时间非常长。通常，实验研究软件运行速度太慢，渴望未来更快的计算机。也就是说，有几种方法可以让您的设置执行得更快。

线程！使用命令行参数增加线程数。这是在 Caffe 中启用多线程的一种方法How to enable multithreading with Caffe?
GPU！安装 CUDA 并从 CPU 渲染切换到 GPU 渲染。如果您的服务器没有特殊的 GPU，请尝试在 amazon ec2 上获取 GPU 实例。 https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu,-CUDA-7,-cuDNN)

【讨论】：

感谢您的反馈。我会试试的。

【解决方案3】：

除非您可以迁移到更好的工作站/获得 GPU，否则您将不得不调整图像大小。

img = PIL.Image.open('sky1024px.jpg')
img = np.float32(img.resize( [int(0.5 * s) for s in img.size] ))

【讨论】：

【解决方案4】：

您是在 Windows 或 OS X 的虚拟机中运行它吗？如果是这样，那么它可能不会更快地工作。在虚拟机（我正在使用 Docker）中，您大多数时候无法使用 CUDA 来渲染图像。我有同样的问题，我将通过安装 Ubuntu 来尝试，然后为 CUDA 安装 NVidia 驱动程序。目前我正在渲染大约 300kb 的 1080p 图像，在具有 8gb 内存的英特尔酷睿 i7 上制作一张图像需要 15 分钟。

【讨论】：

我有一个在 DigitalOcean 中运行的虚拟机，非常慢