這個(gè)demo是之前一陣子很火的程序，給定一張藝術(shù)風(fēng)格的畫作，然后通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，將一幅普通的圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換。

這個(gè)demo讓我知道了為什么那么多研究計(jì)算機(jī)視覺的或者深度學(xué)習(xí)的人需要一個(gè)強(qiáng)大的電腦配置，原來CPU_ONLY跑起來真的巨慢，142K圖片訓(xùn)練跑完花了將近一個(gè)下午。

這次demo并沒有收獲很多有關(guān)深度學(xué)習(xí)的知識(shí)，不過倒是弄了很多環(huán)境配置方面的東西，頭都要炸了，原本簡(jiǎn)單的配置步驟，由于網(wǎng)絡(luò)原因，必須“另辟蹊徑”，訓(xùn)練花了一下午，配置花了我2天。。。

原圖：

要學(xué)習(xí)的風(fēng)格：

效果圖：

工程中還知道了，pip conda可以選擇一些國(guó)內(nèi)的鏡像，從而加快python的庫(kù)install速度。

caffe 環(huán)境配置 via “http://blog.csdn.net/xiao_mink/article/details/53699773”

demo實(shí)現(xiàn) via “http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/53978519”