问DeepDream渲染图像花费的时间太长

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您是否在Windows或OS X上的虚拟机中运行它？如果是这样，那么它可能不会更快地工作。在虚拟机中(我使用的是Docker)，大多数时候你不能使用CUDA来渲染图像。我也有同样的问题，我打算先安装Ubuntu，然后再安装CUDA的NVidia驱动。目前，我正在渲染大约300kb的1080p图像，在8 8gb内存的英特尔核心i7上绘制一张图像需要15分钟。

除非你能搬到一个更好的工作站/得到一个GPU，否则你将不得不调整图像的大小。

img = PIL.Image.open('sky1024px.jpg')
img = np.float32(img.resize( [int(0.5 * s) for s in img.size] ))

花1分钟来处理100kb的图像对于#deepdream来说是一个明智的周转时间，我们承认这些渲染具有令人难以置信的长烘焙时间。通常，实验研究软件会运行得太慢，渴望更快的计算机的未来。也就是说，有几种方法可以让你的设置执行得更快。

• 线程！使用命令行参数增加线程计数。下面是在Caffe How to enable multithreading with Caffe?
• GPU！中启用多线程的一种方法安装CUDA，从CPU渲染切换到GPU渲染。如果您的服务器没有特殊的图形处理器，请尝试在亚马逊ec2上获取图形处理器实例。https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu,-CUDA-7,-cuDNN)