chainer-gogh2015年9月に公開された画風を変換するアルゴリズム「chainer-gogh」をインストールして使ってみました。https://github.com/mattya/chainer-gogh使い方までの手順をまとめてみました。PCを用意するCUDAはNVIDIA製の一部のグラフィックスに搭載される並列演算に特化した機能です。ToolkitはCUDAの機能を利用するための開発環境です。Toolkitを利用すると高速に処理できます。Toolkitが利用できず、画像1枚変換するのに90時間ほどかかりそうでした。15.10をインストールして使いました。15.10でchainer-goghを使えるようにするまでインストールするものが沢山ありました。すべて端末からインストールしました。追加のドライバーから検証済みのドライバーをインストールしました。Serverを停止する必要があるインストール後にOSが起動しないなどの問題がありました。16.04では検証済みのドライバーのインストール後にX-Windowでログインできなくなるトラブルがありました。cudaインストール後は次の環境変数の設定が必要です。追記しておくと端末起動時に自動で設定されます。LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHcuDNNに対応していればインストールするcuDNNはCUDAの処理を最適化をする機械学習用ライブラリーです。Programにユーザー登録するとダウンロードできます。cuDNNが使えればchainer-goghの高速化が期待できますが、今回はPCが対応してなかったので使えませんでした。15.10はGCC5がインストールされていますが、ChainerフレームワークのインストールにはGCC4.9が必要でした。/usr/local/bin/gccPythonのライブラリー群をインストールする下記のコマンドだと不要なものもあるかもしれませんが、必要なものが欠けてると何もできないのでまとめてインストールします。chainer次のコマンドを実行して何も表示されなければCUDAが使えます。Toolkitがインストールされてないか環境変数が正しく設定されてません。ToolkitがインストールしてChainerフレームワークをインストールをインストールし直してください。gitchainer-goghと学習モデルをインストールする学習モデルは作者曰く「お手軽」のものを使いました。~/chainer-gogh/nin_imagenet.caffemodelこれで必要な環境が揃ったはずです。style.pngがある場合、次のコマンドで変換できます。いう画像ファイルが作られます。