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Python實戰量化交易理財系統

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大家好，之前向大家介紹并跑通了騰訊開源的老照片修復算法（AI 黑科技，老照片修復，模糊變高清），同時我也提到官方提供的3個線上試玩版體驗都不好。所以我微調了一下官方 Demo，使用最新的V1.3預訓練模型且輸出whole-image，大家先感受一下

GFPGAN + Gradio + Huggingface 這三者我都是剛接觸，揉在一起還是挺好玩的。

下面我就將整個實現過程詳細介紹一下

克隆官方Demo

GFPGAN 的官方 Demo 就屬 Huggingface 體驗還行，缺點是只輸出人臉且使用的是老模型。

clone 之前先安裝git lfs

LFS是Large File Storage的縮寫，用了幫助git管理大的文件

sudo apt-get install git-lfs git init # 這一步必須 sudo git lfs install # 安裝完成克隆GFPGAN git clone https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN

克隆后我直接運行了一下 python app.py,出現了兩個報錯，大家如果有遇到可以參考一下。
報錯1：ERROR: Exception in ASGI application
解決：pip install aiofiles

報錯2：There is no current event loop in thread ‘Thread-2’
解決：參考這這篇文章
https://blog.csdn.net/SunshineKimi/p/12053914.html
具體就是在uvicorn的server.py 加上一句 new_loop = asyncio.new_event_loop()

Gradio

Huggingface 上的 GFPGAN Demo 是用 Gradio 實現的。

Gradio是MIT的開源項目，使用gradio，只需在原有的代碼中增加幾行，就能自動化生成交互式web頁面，并支持多種輸入輸出格式，比如圖像分類中的圖>>標簽，超分辨率中的圖>>圖等。同時還支持生成能外部網絡訪問的鏈接，能夠迅速讓他人體驗你的算法。

Gradio 的定位類似于 Streamlit，但是更輕量(一行代碼)，因為它推薦的應用場景都是對“單個函數”進行調用的應用，并且不需要對組件進行回調。

順便提一下，我之前已對 Streamlit 有詳細介紹并開發了幾個小東西：

• 開發機器學習APP，太簡單了
• 為了這個GIF，我專門建了一個網站
• 收手吧，華強！我用機器學習幫你挑西瓜
• 耗時一個月，做了一個純粹的機器學習網站

我也是第一次接觸 gradio ，它的安裝很簡單：pip install gradio

從零學起我只看了官方文檔，用法也只看了 Interface ，耗時半個小時。

# getting\_started https://www.gradio.app/getting_started/ # docs https://www.gradio.app/docs/ # github https://github.com/gradio-app/gradio

代碼修改

官方Demo的代碼我只修改已下幾處：

• 修改model_path,直接將下載好的V1.3預訓練模型放到了experiments/pretrained_models下。
• 修改 inference（img），展現restored_img

restorer = GFPGANer(model_path='experiments/pretrained\_models/GFPGANv1.3.pth',upscale=2,arch='clean',channel_multiplier=2,bg_upsampler=bg_upsampler)def inference(img):input_img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_COLOR)cropped_faces, restored_faces, restored_img = restorer.enhance(input_img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True)return Image.fromarray(restored_img[:, :, ::-1])

改完后可以python app.py先看一下效果:

它會自動生成一個本地靜態交互頁面，瀏覽器會自動跳轉到 http://127.0.0.1:7860

那個gradio.app的鏈接可以分享，有效期 72 小時。

上傳到Huggingface

step1：注冊Huggingface賬號

step2：創建Space，SDK記得選擇Gradio

step3：克隆新建的space代碼，然后將改好的代碼push上去

git lfs install git add . git commit -m "commit from $beihai" git push

push的時候會讓輸入用戶名（就是你的注冊郵箱）和密碼，解決git總輸入用戶名和密碼的問題:git config --global credential.helper store

push完成就大功告成了，回到你的space頁對應項目，就可以看到效果了。

不過Huggingface也時常500，大家多試試吧，畢竟免費。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯的老照片修复算法，我把它搬到网上，随便玩的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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