DeOldify

是一个将黑白老旧相片/视频获得色彩的项目，采用NoGAN进行对抗合成，现对这个项目进行Windows运行（移植），并进行学习记录

首先：项目地址，直接下载项目：

https://github.com/jantic/DeOldify/

其次，打开conda中的jupyter lab查看项目代码

分别使用pip install -r requirement.txt安装，中途发现fastai无法安装（Windows无法安装）

于是github打开fastai的项目链接，手动进行下载并python install，或者利用工具导出tar.gz的安装包，使用pip进行载入安装，fastai链接地址，版本不宜过旧，否则会出现注入gan文件缺失的情况（项目本身使用的框架较新）

https://github.com/fastai/fastai

安装fastai时阅读说明书发现需要pytorch，由于需要移植项目，尽可能的使用pip而不要使用conda，打开pytorch官网，找到往期版本，找到一个pytorch>1.0以上的版本并对于相应的CUDA，安装【如我安装的时pytorch1.2】（期间可能需要魔法）

安装完成之后回到fastai的项目中，执行：

python setup.py dist

在项目中生成dist文件夹，其中包括了一个tar.gz格式的包，切到需要的python版本【已经安装好pytorch】后pip install 这个包

输入代码测试一下是否链接成功cuda，成功就继续。

安装全部完成后注释掉requirements.txt文件夹中的第一行关于fastai的下载内容，再度执行pip install requirements.txt，完成框架搭建。

接下来是下载ffmpeg，首先需要确认python是否下载成功，pip install ffmpeg-python，然后打开ffmpeg的官网，下载属于windows版本的zip安装包，下载完成之后放到项目文件，打开env编辑环境变量将bin文件下的exe文件加入环境变量（如果临时使用可以写.bat文件，使用set进行临时定义）

再其次打开jupyter lab，将其中的代码精炼，核心的话需要去除youtube-dl的包模块，不需要网络下载代码，之后再度进行一次精炼以及运行，基本可以宣告成功。