在colab上运行style-transfer

1，  打开chrome浏览器，输入以下网址，打开风格转换主文件

https://colab.research.google.com/github/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials/blob/master/15_Style_Transfer.ipynb#scrollTo=kY73hwnafCwF

可能会有点慢，因为要加载的环境较多。打开后界面如下：

2，  修改设置，使用GPU

3，  导入依赖文件

因为15_Style_Transfer.ipynb依赖vgg16模型，需要导入github上的整个项目文件到colab缓存。

点击“+代码”，输入以下命令

!git clone https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials.git

运行完毕后，可以看到当前目录下多了个TensorFlow-Tutorials子目录。

4，  切换工作目录

为了当前笔记本文件能正确找到vgg16.py文件，需要切换当前目录到TensorFlow-Tutorials目录。

5，  运行

光标定位到imports段，按ctrl+F10，运行其后所有代码。整个过程需要约3分钟左右。其中绝大部分时间花在vgg16模型文件的下载上，共550M大小。

部分输出如下：

tf.__version__

'1.13.0-rc2'

6，  如何合成一张自己的图片？

首先，将图片上传网络，记下地址，然后采用wget下载到当前目录

!wget https://files-cdn.cnblogs.com/files/jackkwok/me.bmp

然后，修改content_filename 为刚导入的文件。

由于照片尺寸较大，达5M多，因此运行时间稍长。

CPU times: user 1min 2s, sys: 31.8 s, total: 1min 34s

Wall time: 2min