NeuralTalk2---自动产生图片的语句描述
NeuralTalk2---自动产生图片的语句描述
最近被逼看了点自然语言处理(NLP)的论文，好吧我看不懂，本来我就不是搞这个方向的，说的我迷迷糊糊的，哎，隔行如隔山啊
不过在过程中倒也是收获到了一些东西，比如今天的这篇博客，怎样自动的去产生图片的语句描述？？？
就是：
我给你张图，你给我自动生成描述这张图片的文字
具体如下：
这个理论说起来实际很高端，涉及到神经网络，自然语言处理等方方面面的知识，推荐几篇论文有兴趣的可以看看：
- Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
- how and Tell: A Neural Image Caption Generator
- Learning the Visual Interpretation of Sentences
- BringSemantics Into Focus Using Visual Abstraction
- Every Picture Tells a Story: Generating Sentences from Images
这里就不说具体是怎么实现的了，好吧，其实是我也看不懂。。。。。。。
NeuralTalk2
现在有开源的实现，具体理论来源于上面的论文1和2
NeuralTalk2是其开源的实现，大家可以看下它的安装要求，依赖还是很多的，由于使用了VGG16的网络，所以你需要一块GPU，什么？？？没有GPU？？？？送你三个字：买买买
重要的事情要强调：CPU无法运行，必须上GPU
我的实验环境是:
CPU：Intel Xeon(4*3.3GHZ) GPU：Titan X(12GB) Memory：32GB(DDR4)
原始版本，NeuralTalk，是使用python编写，相比NeuralTalk，NeuralTalk2的不同点是：
Compared to the original NeuralTalk this implementation is batched, uses Torch, runs on a GPU, and supports CNN finetuning. All of these together result in quite a large increase in training speed for the Language Model (~100x), but overall not as much because we also have to forward a VGGNet. However, overall very good models can be trained in 2-3 days, and they show a much better performance.
安装依赖
依赖有一堆，我安装的时候就卡在了其中的某一个环节，好在最终还是解决了，这也是我写这篇博客的动力，希望有这个需求的人不要连安装都像我一样走了很多弯路，甚至都搞不定
主要就是按照README所说的去一步步安装:
安装Torch
$ curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash
$ git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
$ cd ~/torch;
$ ./install.sh # and enter "yes" at the end to modify your bashrc
$ source ~/.bashrc这个没什么说的，搞定以后，你会在你的额bashrc文件下看到类似这样的一行:
. /home/work-station/torch/install/bin/torch-activate
安装其它依赖
$ luarocks install nn
$ luarocks install nngraph
$ luarocks install image 安装CJson
cjson下载连接，先将它下载下来lua-cjson-2.1.0.tar.gz，之后解压，进入目录，安装即可
$ tar -xzvf lua-cjson-2.1.0.tar.gz
$ cd lua-cjson-2.1.0
$ luarocks make安装CUDA
CUDA下载地址，下载之后安装就可以，deb包很容易的，大家可以参照这个博客安装，几部就搞定了
安装CUDNN
我当时就是在这个位置出问题的，我的机子之前安装caffe的时候安装过cuda和cudnn，我把所有的都安装完，开始跑示例的时候，这个时候出错了：
These bindings are for version 4005 or above, while the loaded CuDNN is version: 4004 Are you using an older version of CuDNN?
意思很明显，就是cudnn版本低了 好吧，开始版本升级中，中间参照了这个帖子，但是依然没解决我的问题，最后终于让我搞定了，特此记录
Step 1：删除/usr/local/lib/下的所有以libcudnn开头的so文件和链接文件，比如libcudnn.so.7.0.58 Step 2：下载最新版本的cudnn，下载地址最后给出，首先要注册，过几天Nvidia才会给你下载权限 Step 3：假设你已经下载了最新版本的cudnn，假设是* cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz*，不说了解压， 进入cuda目录，执行: $ sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/ $sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ 搞定
安装loadcaffe
$ sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
$ luarocks install loadcaffe安装h5py
$ sudo pip install h5py下载模型预测图片
模型下载地址，下载解压就可以
准备好你的图片，之后执行：
th eval.lua -model /path/to/model -image_folder /path/to/image/directory -num_images 10 写上你的model文件的路径和图片文件夹的路径，如果你想预测所有的图片将：
-num_images 10 改为-num_images -1
启动httpServer
预测之后会在你的vis文件夹下生成vis.json文件在imgs中会有你预测的图片:
启动server：
$ cd vis
$ python -m SimpleHTTPServer浏览器访问：
localhost:8000，就可以看见了
我的结果
我随机从百度上下了6个图片，预测结果是这样的：
看的出来，结果还是很准的