ACGAN-動漫頭像自動生成丨【我的華為云體驗之旅】

開發環境JupyterLab

JupyterLab是一個交互式的開發環境，是Jupyter Notebook的下一代產品，可以使用它編寫Notebook、操作終端、編輯MarkDown文本、打開交互模式、查看csv文件及圖片等功能。JupyterLab是開發者們下一階段更主流的開發環境。JupyterLab支持更加靈活和更加強大的項目操作方式，但具有和Jupyter Notebooks一樣的組件。

學習和開發平臺AI Gallery

AI Gallery是在ModelArts的基礎上構建的開發者生態社區，提供Notebook代碼樣例、數據集、算法、模型等AI數字資產的共享，為高校科研機構、AI應用開發商、解決方案集成商、企業級/個人開發者等群體，提供安全、開放的共享及交易環節，加速AI資產的開發與落地，保障AI開發生態鏈上各參與方高效地實現各自的商業價值。

實驗練習目標

使用標簽的數據集應用于生成對抗網絡可以增強現有的生成模型，并形成兩種優化思路。

cGAN使用了輔助的標簽信息來增強原始GAN，對生成器和判別器都使用標簽數據進行訓練，從而實現模型具備產生特定條件數據的能力。

SGAN的結構來利用輔助標簽信息（少量標簽），利用判別器或者分類器的末端重建標簽信息。 ACGAN則是結合以上兩種思路對GAN進行優化。

實驗學地址

ACGAN-動漫頭像自動生成 (huaweicloud.com)

實驗平臺

點擊Run in ModelArts既進入JupyterLab開發平臺，進行相關測試和練習。

JupyterLab

ModelArts支持通過JupyterLab工具在線打開Notebook，開發基于Pytorch、Tensorflow和MindSpore引擎的AI模型。

在本次實驗，可以一鍵運行Notebook樣例，體驗如何在開發環境Notebook中完成從數據準備到模型開發到部署的AI開發全流程。用戶無需關注代碼編寫，0代碼免費體驗。

本案例提供使用標簽的數據集應用于生成對抗網絡可以增強現有的生成模型，生成動漫頭像的案列。

資源規則選擇

默認是限時免費的CPU規格，推薦切換為限時免費的GPU規格進行訓練，可以提升訓練效率。

查看測試內容

單步驟運行

運行時，右上角圓圈的空心圓表示未開始或者運行完成，實心圓表示代碼正在運行。

//單次運行代碼。

一鍵運行所有步驟

檢查運行狀態

剩余時常檢查

如果運行過程中發現剩余時間不夠用，可以單擊右上角的時間提醒按鈕，延長停止時間。

免費規格默認可使用1小時，請注意右上角的剩余時長。超過1小時后，可執行續期操作，且系統每隔一段時間，將提醒確認是否續期。

測試結果查看

可以看到使用訓練出來的模型預測，生成了對應的動態頭像。

至此整個案例的全部操作流程已經完成。

1小時后Notebook會自動停止運行，無需關注。該案例使用的是免費的GPU資源訓練，過程中也未使用OBS等其他存儲系統，故不涉及扣費 。

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AI 機器學習

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