引子：如果你看了我之前的那篇文章“火遍朋友圈的修图工具Prisma的背后是什么？”，可能觉得那不过是一堆枯燥无聊的理论。那么接下来这篇文章，绝对不会再让你停留在理论上。因为我会带你“Prisma 技能get√ ”
上文我说，要玩Prisma背后的深度神经网络，“你需要安装一堆lua，torch，caffe，cuda之类的玩意儿”，而其实这些东西的安装也并不困难。这里面，cuda以及nvida gpu driver并不是必须的，而且根据经验，好像gpu真的还跑得更慢一点（题外话：这个问题之前跟同事聊起过，我们自己的项目也遇到cpu跑得比gpu快的情况，但是由于并不是超大规模data，所以就没有细究。简单来说，单个数值运算gpu是跑不过cpu的。）
如果你在我的微信公众号后台回复关键词prisma，那么恭喜你已经获得参考链接，就能找到英文教程，这里就当我做些翻译并加部分说明，以避免想动手实践的各位绕弯路。
安装环境：ubuntu 14.04以上即可，mac os没有亲测，如果有bug，欢迎交流探讨debug
Tips: 建议在电脑端用url打开本文，更方便实际操作。
第一步：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
source ~/.bashrc
Tips：安装请等待一段时间。最后一行不要忘记。torch安装结束自动在你的.bashrc里做好了必要的环境设置，但仍要手动更新.bashrc文件，不然就bug咯。
第二步：安装loadcaffe
这个是torch下的caffe。不知道caffe是什么？也许你听说过tensorflow，它们都是深度学习最为流行并好使的包。caffe比tensorflow更简单在基本不用写多少代码，所有的网络结构都是json表示，比如像这样：
layers {
bottom: "conv1_1"
top: "conv1_1"
name: "relu1_1"
type: RELU
}
在此之前，你需要安装一些dependency。而在github上未注明的一个大坑是，gcc和g++的版本必须一致，并在在5.0以上。这个坑我替你踩了。
Tips：请直接用gcc --version和g++ --version查看自己的版本
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
luarocks install loadcaffe
第三步：下载代码和预设模型
cd ~/git clone https://github.com/jcjohnson/neural-style.git
cd neural-style
sh models/download_models.sh
第四步：测试
如果你的电脑没有gpu，那么就在cpu模式下测试
th neural_style.lua -gpu -1 -print_iter 1
其实跑的还是有点慢的，就如prisma这个app我的个人体验延时也很高，而且它严重吃memory，如果不用gpu，电脑此时可能干不了别的事啦。小心使用，别把电脑搞崩咯~
第五步：完成
接下来，运行主程序neural_style.lua 即可！
th neural_style.lua -style_image <image.jpg> -content_image <image.jpg>
运行过程
设置每迭代100步有一个运行结果输出，下图分别是100步，300步，700步和最终1000步的结果：
Tips：如果你有gpu，可以使用参数 -backend cudnn。至于安装nvidia的驱动，下载cuda和cudnn这些我就当你会啦，或者私下交流。你还可以使用神经网络优化的一些算法比如 adam，使用参数 -optimizer adam。更多参数选择就参考github上的文档吧。
效果总结
使用adam可以减少memory的开销，也能跑的更快，但是使用体验发现效果比较粗糙。上图最上是adam效果，中间是lbfgs效果，最下是prisma官方效果。如果你读了上篇文章，就能约摸发现content与style之间的trade-off不够完善。显然，官方的效果经过了其他处理，或者使用的模型也有更多优化。不过至少logo去掉啦！
这毕竟是速成的结果。所以，下一步呢，咱找个天使，弄几台服务器，去Nvidia买几块GPU，拉3个小伙伴，一个写ios或Android，一个做运营，一个优化算法，是不是一家startup就开起来啦~~
哈，说是容易其实也没那么轻松。最后送大家一句我很喜欢的话，也忘了是哪里听来的或者我自己做了修改—— Idea is cheap, evil lives in details!
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