
# 環境設置

## 本文使用系統

OS: Windows 10
顯卡: GTX 960
CUDA: 9.0
cuDNN: 7.6.4
Terminal: 以管理員權限執行cmd.exe

## 安裝步驟

1. 檢查自己顯卡相容性

    https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

2. 安裝相容的CUDA Tookkit版本

    例如[Windows 10 x64 CUDA Toolkit 9.0](https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork)

3. 安裝相容CUDA的cuDNN版本

    例如[cuDNN v7.6.4, for CUDA 9.0](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)

3. 安裝Anaconda

4. 使用conda建立虛擬化的python執行環境，例如命名為`faceswap`

    ```shell
    conda create -n faceswap python=3.6
    conda activate faceswap
    ```

5. 初始化訓練環境

    ```shell
    git clone --depth 1 https://github.com/deepfakes/faceswap.git
    cd faceswap
    python setup.py
    ```

    Nvidia的docker只支援linux，而我們使用的是windows，所以enable不了...

6. 開始使用

    ```shell
    python faceswap.py -h
    ```

# Data Preparation

```shell
python faceswap.py extract -i src\b.mp4 -o src/face_target
python faceswap.py extract -i src\c.avi -o src/face_source
```

開始訓練模型

```shell
python faceswap.py train -A src/face_source -B src/face_target -m src/face_source_to_target_model/ -bs 32 --memory-saving-gradients --optimizer-savings
```

抽取影格

```shell
python tools.py effmpeg -i src\c.avi -o src\frames_raw -s 00:19:00 -e 00:20:00 --logfile tmp.log
```

# 環境清理

1. 移除python虛擬環境

    ```
    conda env remove --name faceswap
    ```

2. 從`程式與功能`中移除CUDA、Anaconda


初試 Deepfake

環境設置
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安裝步驟
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Data Preparation
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環境清理
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初試 Deepfake

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