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1.AnimeGANv2复现【动漫风格迁移】
2.一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源
AnimeGANv2复现【动漫风格迁移】
前几天,我看到了一篇关于AnimeGANv2复现的网站博客,觉得这个项目非常有趣,码源码动漫网因此决定进行一次复现。站源在进行复现的动漫的源代码过程中,我遇到了一些问题,网站mantis源码现在我将这些问题分享给大家。码源码动漫网
项目获取的站源方式有两种:首先,你可以通过Git Bash将代码克隆下来,动漫的源代码或者直接在GitHub上下载压缩包并保存。网站
为了搭建环境,码源码动漫网我使用了Python社区版、站源PyTorch、动漫的源代码CUDA、网站cudnn以及Anaconda。码源码动漫网以下是具体的配置步骤:
1. 首先下载并安装Anaconda,网上有许多教程可以参考。
2. 创建一个新的虚拟环境。
3. 下载适用于你电脑的底部爆发公式源码CUDA和cudnn版本。
4. 访问PyTorch官网获取对应版本的安装命令。
5. 打开Anaconda Prompt,输入activate [你的环境名称]激活环境,然后输入安装PyTorch的命令。
6. 接着,在Anaconda Navigator中找到新创建的环境,并安装OpenCV。
7. 安装Python社区版后,打开文件。aqs的编程源码
配置完成后,我们就可以进行项目运行了。在博客中提到可以直接输入命令,但在实际操作中我遇到了一些问题:
1. 大小问题,博客中没有明确提及这一点。代码并未对图像进行预处理,我最初以为代码中包含了这个步骤,结果却因为大小过大而导致显存不足。越大,独立网页登录源码需要的显存越多。因此,在输入时需要进行裁剪(如果你的预算允许的话)。如果仍然遇到显存不足的情况,建议使用CPU。
2. 输入命令时,需要指定目录,这里的目录指的是文件夹而非单个图像。
3. 模型文件的冰雪战魄源码路径在源码中默认存在一些问题,代码中的默认路径并不存在,所以需要更改所有路径。模型文件共有四个权重文件,你可以根据个人喜好选择使用。
建议大家先进行初步的配置并尝试运行,避免每次遇到问题都需重新配置,这样会比较麻烦。
我复现的结果如下:
原:...
处理后的:...
总体而言,这个项目非常有趣,我计划后续对视频进行处理,并对代码进行优化。如果有任何问题,欢迎在评论区留言。这篇文章使用了Zhihu On VSCode进行创作和发布。
一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源
获取Mikan动漫资源的Python爬虫实战
本文将指导你如何利用Python编写网络爬虫,从新一代动漫下载站Mikan Project获取最新动漫资源。目标是通过Python库requests和lxml,配合fake_useragent,实现获取并保存种子链接。
首先,项目的关键在于模拟浏览器行为,处理下一页请求。通过分析网页结构,观察到每增加一页,链接中会包含一个动态变量。使用for循环构建多个请求网址,进行逐一抓取。
在抓取过程中,注意反爬策略,如设置常规的。不断实践和学习,才能真正理解和掌握这些技能。期待你在动漫资源的世界里畅游,分享给更多人。