Zdravíčko vespolek,
Po třech dnech částečných neúspěchů přicházím s prosíkem o vynadání do lam a radu, jak to dělat správně.
Začal jsem si hrát s $SUBJ -
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN . To, že to nejde na CPU jsem zjistil poměrně rychle, vyřešil jsem to přidáním 250GB SSD do herního kompu, kde mám nVidii 1650, nainstaloval čistý Debian 11, a začal si hrát, a narážím na jeden problém za druhým.
Nainstalovat cuda nebyl problém, pak jsem postupoval přesně podle zadání - Python, Miniconda, Pytorch, git clone ... podle postupu, vše OK.
Tak se těším, že pustím podle návodu, a dostavilo se dependency hell v Pythoním provedení, změna API v TorchVision 0.13., pak bylo potřeba ještě opravit načítání monochromu. To jsem po složitém kachnění nakonec odignoroval (a pak i opravil), ale stejně jsem se dostal k tomu, že polovina "upscalnutých" obrázků byla černých.
Postupně jsem prošel několika reinstalacemi, různými downgrady PyTorch, Pythona i OpenCV, pak už i komplet reinstallem, downgrade na Debian 10 (Python 3.7), pokus na Slackware 15 - v jedné konkrétní konfiguraci s dowgradnutým TorchVision mi to fungovalo na všechny vzorové obrázky, ale už jsem nedokázal zreplikovat, jak se k ní dostat. A když jsem v ní zkusil síť trénovat, tak stejně se to vyhroutilo.
Co se týče černých obrázků, došel jsem až na opencv - Obrázek se na cv2.imread() načetl správně (byly vidět v print(img) nenulové pixely i rozměr), až na to, že na cv2.imshow(img) to opět ukázalo černé okno. Dokachněno že v opencv 4.3.xxx byla podobná chyba, tak jsem zkoušel několik různých verzí, bez jakéhokoli úspěchu, všude černo.
Tak bych se rád zeptal - poradíte linuxovou distribuci, na které Vám to funguje na první dobrou? Případně setkali jste se s podobnými chybami a podařilo se vám je nějak překonat?
8 Odpovědí
7307 Zhlédnutí