amazon-s3 - 使用云服务使用神经算法转换图片？

Question

昨天，我尝试使用基于 Leon A. Gatys、Alexander S. Ecker 和 Matthias Bethge 的艺术风格神经算法的 CNN使用最近的 Torch 实现来转换艺术风格的图片，如下所述：

https://github.com/mbartoli/neural-animation

它正确地开始了转换，问题是这个过程非常耗时，经过 1 小时的精心制作，一张简单的图片没有完全转换。我必须转换 1615 张图片。这里有什么解决方案？我可以使用谷歌云平台来加快这个操作吗？还是其他类型的云服务？使用我的家用电脑不是正确的解决方案。如果我可以使用云计算，我该如何配置一切？让我知道，谢谢。

标签： amazon-s3google-cloud-platformcloud

Answer 1

在这里使用（谷歌云平台）GCP 似乎是一个很好的用例。如果我们把它归结为你所拥有的......你有一个需要很长时间才能运行的 CPU 密集型应用程序。根据应用程序的性质，通过拥有更多的 CPU 和/或更多的 RAM，它可以在任何单个给定实例上运行得更快。GCP 允许您选择运行应用程序的机器的大小。您可以选择从非常小到非常大。区别在于您愿意支付多少。请记住，您只需为使用的内容付费。如果应用程序在价格为 X 的机器上运行需要一个小时，但在价格为 2X 的另一台机器上需要 30 分钟，那么成本仍然只有 X，但您将在 30 分钟而不是一个小时内得到结果。您将在 30 分钟后关闭机器以防止充电。

由于您还说要处理许多图像，因此您可以在此处利用水平缩放。而不是只有一台机器，应用程序在每台机器上花费一个小时并且所有结果都被序列化......您可以创建一组机器，其中每台机器正在处理一张图片。因此，如果您有 50 台机器，在一小时结束时，您将处理 50 张图像而不是 1 张。

至于如何让这一切顺利进行……恐怕这是一个更大的故事，阅读 GCP 文档将大有帮助。我建议您阅读并玩一玩，然后如果您有具体问题，社区可以尝试并提供具体答案。