安装TensorFlow：

在mac下面执行以下命令即可安装：（目前mac os下只支持cpu版本）

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

更多TensorFlow相关信息可以参考中文社区：http://www.tensorfly.cn/

下载代码：

我们用的是MIT的博士Anish Athalye的代码，地址如下：

https://github.com/anishathalye/neural-style

作者的思路是：通过输入原图，在较深层的卷积层中得到的特征进行图像内容约束，使用参考艺术作品，在卷积不同阶段的卷积特征学习得到图像纹理，进行纹理约束，从而优化得到最终结果。

下载图片识别模型VGG-19：

http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat

大小是576MB，一个19层的深度神经网络，包含16个卷积层（分为5个卷积阶段），每个阶段末尾都有 pooling 层，全连接层被抛弃掉，另外Pooling阶段使用average pooling。

步骤：

1. 解压上面下载好的neural-style的代码，进入到neural-style的根目录。

2. 把上面下载好的VGG-19的模型文件复制到neural-style的根目录。

3. 选取一张输入图片，注意控制文件大小，建议在20k左右，因为运行起来会很慢，200k的图片1000次迭代大概要2小时左右才能出结果。

4. 建议修改一下迭代次数为500，打开neural_style.py的文件，找到ITERATIONS的参数，把1000改为500，保存。

5. 细心的童鞋可能看到了代码中有build_parser的函数，里面的参数就是我们要传的。--content是原图片，--styles是梵高的风格选择，--output是最终输出结果。

6. 在neural-style文件夹的examples中选择一个风格，在这里我们选择1-style.jpg，然后执行命令：

python neural_style.py --content ./examples/sqc.jpg --styles ./examples/1-style.jpg --output ./examples/newsqc.jpg

梵高图片如下：

输入图片

接下来就是等待结果了

。。。10分钟后

结果出来了

我嚓，确实不错。

总结：

介绍了卷积神经网络的入门级应用，熟悉整个流程：安装Tensorflow，选择输入数据，选择模型训练，参数调优(这个过程花时间)，得到输出结果。这就是机器学习非常吸引人的地方，入门很容易，即使不懂很多数学知识和算法，按照步骤执行，用开源的工具像TensorFlow这样的，去做一些小demo，很有意思的创意都是可以实现的。But，如果非常感兴趣被深深吸引住的时候，想深入了解，写出自己的模型，那是一定要学习算法和数学的，这个是躲不过去的，之后的文章我会总结出所需要掌握的数学知识清单，像一个字典一样，每当遇到生疏概念的时候都可以查询了解。

閱讀更多 5分鐘機器學習 的文章

關鍵字: 中文 Mac 数学