Во сне видеть питона: Приснился большой питон? Или это был удав? Он был желтый, черный, белый или зеленый? Толкование сна для женщин и мужчин по разным сонникам.

Питоны – невероятно красивые, крупные тропические змеи. Их отличительной особенностью является то, что они неядовитые. В традициях многих народов это был символ мудрости и плодородия. В различных сонниках питон имеет свое уникальное значение. В целом все зависит от мелких деталей сна. Прежде чем толковать сновидение, постарайтесь вспомнить цвет животного, размер, и что именно оно делало.

Мифология

Змеи, а именно питоны, имеют двойственную символику. С одной стороны, это символ кундалини – внутренней энергии.

У большинства людей она находится в спящем состоянии и выглядит как змея, свернутая в три с половиной оборота. А вот в Индии питоны нередко представлены как хранители святынь и сокровищ.

Но в некоторых сонниках питон может быть и символом неприятностей. Это объясняется тем, что в эдемском саду именно змей искусил первых людей совершить грех. В мифологии многих народов питоны выступают как помощники ведьм и колдунов. Более того, из их частей готовили различные снадобья и зелья.

Современный сонник

Питон, который просто проползает во сне мимо сновидца, символизирует спокойную и размеренную жизнь. Если же он нападает, значит, человека окружает много недругов и от одного из них стоит ждать неприятностей. Если во сне питон плотно сжимает сновидца в кольцо, то это значит, что человек уже попал в ловушку врагов. Если же вам снится, что вы сами стали пресмыкающимся, вы полны сил и энергии. Все что вы задумаете в ближайшее время, обязательно осуществится. Объятия с питоном, которые не приносят страх сновидцу, толкуются как роман или свидание.

Любовный сонник

Говорят, что этот неядовитый змей может символизировать отношения. Для замужних девушек, согласно любовному соннику, питон (удав) – это любовник. Если он ползет к даме, значит, в реальной жизни один из поклонников к ней не равнодушен. Если она видит, что питон свернут кольцами, наоборот, именно она испытывает к любовнику сильное влечение.

А вот для мужчины сон с питоном – плохой знак. Он указывает на то, что вскоре у него появится соперник. Ели во сне животное кусает парня, значит, его возлюбленная ему не хранит верность. Для одиноких мужчин сон сулит неприятности на работе.

Сонник Феломена

Еще в древние времена наши предки считали, что сон – это словно послание свыше. И в данном старинном сборнике можно встретить толкования большинства сновидений. Так, питон (змея) в соннике Феломена означает потенциальные возможности сновидца, силу духа и подъем энергии. Это пресмыкающееся снится к трудным испытаниям, но в то же время оно показывает, что человеку удастся с ними справиться.

Если питон в сновидении плавал в воде, то человека ждет праздник и вечеринка. Скорей всего, там он будет употреблять алкоголь. Сон предупреждает о том, что следует быть очень аккуратным в этот день. Излишнее количество алкоголя может привести к конфликтам и неприятностям.

Цвет питона

Окрас пресмыкающегося также может помочь толковать сновидение. По соннику, желтый питон снится к неприятностям или болезни. Это одно из самых негативных толкований, которое может быть. Кроме того, желтый цвет змеи говорит и том, что человек не будет готов встретиться с проблемами. Скорей всего, неприятности застанут его врасплох.

Белый питон символизирует силу и власть. Во сне он может означать получение большой суммы денег или наследства. Кроме того, такой цвет пресмыкающегося во сне сулит богатство и благополучие. Если до этого у сновидца была черная полоса, то скоро все наладится.

Зеленый питон означает сплетни и слухи. Вероятнее всего, некоторые поступки сновидца вызывают у окружающих осуждение. Сон с зеленой змеей предвещает, что в скором времени человеку откроется все, что о нем думают окружающие. Вероятнее всего, такие известия расстроят его. Но важно помнить, что не следует обращать внимания на слухи и сплетни. Нужно изменить свое поведение, и тогда все будут говорить о вас в положительном ключе.

Черный питон снится к потерям и разочарованиям. Это могут быть как денежные проблемы или, например, кража, так и потеря любимых людей. Черное животное может предвещать ссору, развод, тяжелый период в жизни человека. Если питон душит сновидца, то это сулит болезнь или депрессию.

Поведение пресмыкающегося

Для правильного толкования сновидения очень важно обратить внимание на то, что делал питон в вашем сне. Спящий огромный питон по соннику Ванги предвещает застой в делах. Это не означает, что сновидца ждут проблемы и неудачи. Но в то же время не рекомендуются активные действия. Спящий питон – символ того, что следует остановиться и задуматься о смысле жизни и своих целях. По соннику Миллера змей, который дремлет, может означать выздоровление или восстановление сил.

Нападающий питон символизирует борьбу. Для сновидца такой сон может означать, что вскоре его ждет сражение за какие-нибудь блага. Это может быть борьба за возлюбленную или возлюбленного. Или на работе произойдет ситуация, где будет необходимо отстоять свой авторитет.

Если питон кусает человека во сне, то такой сон может означать, что у сновидца очень много недругов. В скором времени все они начнут активно действовать. Для замужних девушек это может означать, что появилась соперница.

Какие отношения

Сны бывают разными. В одном человек может бояться питона и пытаться убегать от него, а в другом – мирно играть с ним. И значения таких снов будут отличаться. Что же говорят об этом сонники? К чему снится питон, с которым сновидец ведет себя спокойно? Такое видение символизирует подъем жизненных сил и энергии. Это означает, что человека ждет удача и успех в делах. У него хватит энергии для осуществления любых замыслов.

Убегать от питона во сне значит, что вы до сих пор не смогли раскрыть весь свой потенциал. Вас ожидают трудности и испытания. Возможно, в данный момент человеку кажется, что у него совершенно нет сил на то, чем он занимается. Но на самом деле энергия скрыта и еще спит. Сновидец пытается убежать сам от себя, и ему следует переосмыслить свое поведение.

Философский смысл

В многих сонниках питон олицетворяет собой энергию и силу. Нельзя сказать, что это плохой или же хороший знак. Сама по себе энергия нейтральна. Большое значение имеет то, на что она направлена. Питон – неядовитая змея, а значит, увидев его во сне, не следует ожидать больших неприятностей. Любые проблемы – это прежде всего опыт, без которого не обойтись. Неядовитый змей символизирует энергию, которая поможет справиться с любыми неприятностями.

Многие философы, которые толковали сны, утверждали, что питон во сне – это необычный знак. Если животное было агрессивно настроено, значит, вокруг человека сгущаются тучи. Возможно, он сам в этом виноват и не видит решения проблемы. И на самом деле люди часто сталкиваются с подобными неприятностями. Разрешить ситуацию можно отпустив ее. Питон, который нападает на человека, указывает на неприятности, но это совсем не означает, что человек не сможет с ними справиться.

Дружелюбный питон во сне толкуется как хороший и добрый знак. Это ощущение свободы, силы и счастья. Такой сон говорит о том, что в данный момент перед человеком открыто множество возможностей. Такой шанс нельзя упускать. Кроме того, во многих традициях питон символизирует магию и колдовство. Сон с участием этого животного может говорить и о том, что пришло время развивать свои способности.

Следует помнить, что не все сны сбываются. Есть пустые, навеянные событиями прошедшего дня или просмотром телепрограмм. Такое сновидение не следует толковать. Если же вам кажется, что сон был вещим, то его следует запомнить, а затем, отпустив все эмоции, попытаться его расшифровать.

словарь Python Snake Dream: интерпретировать сейчас!

Видение змеи во сне — это изображение фаллического объекта, которое напрямую связано с сексуальностью.

Часто мечты питона имеют отношение к конкретному человеку в вашей жизни, мужчине или сексуальному расстройству.

Питоны имеют другие значения. В некоторых культурах этот сон предполагает, что он явно мужской, в том числе доминирующий, явно сексуальный, репрессивный или уверенный в себе.

Мечтать о питоне может быть смешанным сообщением.

В этом сне вы можете иметь

• Посмотрите на питона.
• Собственный питон.
• Шаг на питоне.
• Получи немного на питона.
• Поражение питона.
• Испугался питона.
• Видел много питонов.
• был питоном.

Видеть больше, чем на python — это мечта, означающая, что другим понадобится совет в будущем.

Позитивные изменения возможны, если

• Ты убиваешь питона.
• Ты сбежал с питона.

Детальный сон, означающий

Разница между общим сном змеи и сном питона заключается в том, что змеиные сны доброкачественны. Есть проблема, что змея представляет других, и есть способ решить проблему конфликта.

Питон, с другой стороны, указывает на прямое предупреждение. Есть интуитивная реакция на питонов, и поэтому они указывают на повышенную проблему или напряжение в вашей жизни.

Для мужчины — Питон во сне — это признак того, что в твоей жизни есть проблема мужского пола.Это может быть угрозой вашей собственной мужественности или даже сексуальной дисфункции. Традиционно, если о змее хорошо заботятся во сне, это признак мужества, господства и удачи для человека. Если питона убивают во сне, то в основе вашей психики лежат мужские проблемы, которые необходимо решить.

Для женщины — сон питона может быть опасной мечтой, и это обычные мечты, когда мужчина подвергается нападению или угрозе со стороны мужчины. Питон, цепляющийся за женщину во сне, может указывать на оскорбительные отношения.Как правило, это не очень хорошие сны для женщин, они указывают на предупреждение или являются частью психики, вырабатывающей предыдущую травму в жизни женщины.

Убийство питона (или борьба с питоном) является признаком силы воли. В настоящее время есть аспекты вашей жизни, требующие внимания, и вам нужно практиковать самоконтроль. Борьба с питоном сродни борьбе с собственными демонами. Это может быть связано с такими проблемами, как зависимость или обжорство, которые оказывают негативное влияние на вашу жизнь. Если вы выиграете битву с питоном, это хороший признак наведения порядка в вашей жизни.

Эта мечта связана со следующими сценариями в вашей жизни

• Трезвость.
• Сексуальное расстройство или дисфункция.
• Отсутствие безопасности.
• Показывает доминирование и мужское выражение.

Чувства, с которыми вы могли столкнуться во время сна питона

Испуганный. Волновался. Неуверенный. Испугавшись. Испугавшись. Восклицательные. Онемевший. Тупой удар.

Нервный. Tepid. Опасаясь. В опасности. Реакционная.

,

учебных пособий по Python

Deep Dream — нетрадиционные нейронные сети в Python и Tensorflow с.7

То, что происходит у всех, и добро пожаловать в часть 7 нашей серии «Нетрадиционные» нейронные сети. В этой части мы углубимся в сны в TensorFlow. Если вы не знакомы с глубоким сном, это метод, который мы можем использовать, чтобы позволить нейронной сети «усиливать» шаблоны, которые она замечает на изображениях. Когда вы делаете это, вы обычно делаете это на определенном слое в данный момент.Например, начальные слои в сверточной нейронной сети часто видят прямые линии. По мере продвижения вы будете видеть квадраты / углы, а затем, возможно, несколько кругов, а затем все станет немного сложнее, в зависимости от того, на чем обучалась ваша сеть. В нашем случае мы будем использовать начальную модель, что означает, что мы, вероятно, увидим такие вещи, как глаза, лица, мех, здания и различные животные, когда мы углубимся в слои и позволим модели разрастаться.

Вот пример глубокого сна, который я создал.Я считаю, что начинать с космических снимков — это весело, но вы можете начать с чего угодно, включая случайный шум. Исходным изображением в этом случае была галактика Андромеды:

После нескольких итераций сна:

Довольно аккуратно! Я думаю, что это, безусловно, делает увлекательное искусство.

Чтобы продолжить со мной здесь, обратите внимание, что я использую Python 3.6 и TensorFlow 1.7. Вам также нужно будет установить Open CV pip, установить opencv-python или взять из неофициальных бинарных файлов Windows .

Еще одна забавная вещь, которую мы можем сделать, это итеративно создать изображение глубокого сна. Например:

Хорошо, так как же нам на самом деле сделать это? Нам нужно взять обученную модель, а затем использовать градиенты для обновления входного изображения. Чтобы сделать это, я собираюсь сослаться на: 14_DeepDream.ipynb из учебной серии ноутбуков IPython TensorFlow. Мы собираемся использовать кучу этих вспомогательных функций, чтобы сэкономить кучу времени. Если вы заинтересованы в получении дополнительной информации, ознакомьтесь с самой серией учебных пособий, в которой рассказывается о том, что происходит, шаг за шагом.

Для начала я собираюсь разместить базовую отправную точку для этого проекта здесь: Deep Dreaming . Этот каталог содержит необходимый стартовый код для работы с вами, и мы просто добавим к нему.

Из этой части 14 я собираюсь взять код со всеми вспомогательными функциями, которые нам нужны, и помещу его в новый файл с небольшими изменениями, который называется deepdreamer.py . Вот полный код:

 '' '
Авторское право (c) 2016 Магнус Эрик Хвасс Педерсен

Настоящим бесплатно предоставляется разрешение любому лицу, получающему копию этого программного обеспечения и связанных с ним файлов документации (далее - «Программное обеспечение»), осуществлять операции с Программным обеспечением без ограничений, включая, помимо прочего, права на использование, копирование, изменение, слияние. публиковать, распространять, сублицензировать и / или продавать копии Программного обеспечения, а также разрешать лицам, которым предоставляется Программное обеспечение, делать это при соблюдении следующих условий:

Вышеуказанное уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении должны быть включены во все копии или существенные части Программного обеспечения.ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЯ ГАРАНТИЙ ТОВАРНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ОСОБЫХ ЦЕЛЕЙ И НЕЗАКРЫТИЯ. Ни при каких обстоятельствах авторы или держатели авторских прав не несут ответственности за любые претензии, ущерб или иную ответственность, будь то в результате действия контракта, деликтного или иного действия, возникающего в результате, в результате или в связи с программным обеспечением или использованием в другом месте. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.
«»»

# https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials/blob/master/14_DeepDream.ipynb

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать тензор потока как тф
импортировать numpy как np
импортировать случайный
импорт математики
# Манипулирование изображениями.
импорт PIL.Image
из scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
импорт начальный5h


model = inception5h.Inception5h ()
gpu_options = tf.GPUOptions (per_process_gpu_memory_fraction = 0.5)
session = tf.Session (graph = model.graph,
                     конфигурации = tf.ConfigProto (gpu_options = gpu_options))


def load_image (имя файла):
    image = PIL.Image.open (имя файла)
    вернуть нп.float32 (изображение)


def save_image (изображение, имя файла):
    # Убедитесь, что значения пикселей находятся в диапазоне от 0 до 255.
    image = np.clip (image, 0.0, 255.0)
    # Конвертировать в байты.
    image = image.astype (np.uint8)
    # Записать файл изображения в формате jpeg.
    с открытым (имя файла, 'wb') в качестве файла:
        PIL.Image.fromarray (изображение) .save (файл, 'jpeg')


def plot_image (изображение):
    # Предположим, что значения пикселей масштабируются от 0 до 255.
    если Ложь:
        # Преобразовать значения пикселей в диапазон от 0,0 до 1.0
        image = np.clip (image / 255.0, 0.0, 1.0)
        # Сюжет с использованием matplotlib.
        plt.imshow (изображение, интерполяция = 'lanczos')
        plt.show ()
    еще:
        # Убедитесь, что значения пикселей находятся в диапазоне от 0 до 255.
        image = np.clip (image, 0.0, 255.0)
        # Конвертировать пиксели в байты.
        image = image.astype (np.uint8)

        # Конвертировать в PIL-изображение и отобразить его.
        plt.imshow (изображение, интерполяция = 'lanczos')
        plt.show ()


def normalize_image (x):
    # Получить минимальное и максимальное значения для всех пикселей на входе.x_min = x.min ()
    x_max = x.max ()

    # Нормализовать, чтобы все значения были от 0,0 до 1,0
    x_norm = (x - x_min) / (x_max - x_min)
    вернуть x_norm


def plot_gradient (градиент):
    # Нормализовать градиент, чтобы он был между 0,0 и 1,0
    градиент_нормализованный = normalize_image (градиент)
    # График нормализованного градиента.
    plt.imshow (градиент_нормализованный, интерполяция = 'билинейный')
    plt.show ()


def resize_image (изображение, размер = нет, коэффициент = нет):
    # Если указан коэффициент масштабирования, используйте его.если фактор не None:
        # Масштабировать форму массива с учетом высоты и ширины.
        size = np.array (image.shape [0: 2]) * фактор
        # Размер с плавающей точкой, потому что он был масштабирован.
        # PIL требует, чтобы размер был целым числом.
        size = size.astype (int)
    еще:
        # Убедитесь, что размер имеет длину 2.
        размер = размер [0: 2]
    # Высота и ширина поменялись местами в сравнении с PIL.
    размер = кортеж (обратный (размер))

    # Убедитесь, что значения пикселей находятся в диапазоне от 0 до 255.
    img = np.клип (изображение 0.0, 255.0)
    # Конвертировать пиксели в 8-битные байты.
    img = img.astype (np.uint8)
    # Создать PIL-объект из массива numpy.
    img = PIL.Image.fromarray (img)
    # Изменить размер изображения.
    img_resized = img.resize (размер, PIL.Image.LANCZOS)
    # Конвертировать 8-битные значения пикселей обратно с плавающей точкой.
    img_resized = np.float32 (img_resized)

    вернуть img_resized


def get_tile_size (num_pixels, tile_size = 400):
    «»»
    num_pixels - количество пикселей в измерении изображения.
    tile_size - желаемый размер тайла.«»»

    # Сколько раз мы можем повторить плитку нужного размера.
    num_tiles = int (round (num_pixels / tile_size))
    # Убедитесь, что есть хотя бы 1 плитка.
    num_tiles = max (1, num_tiles)
    # Фактический размер плитки.
    actual_tile_size = math.ceil (num_pixels / num_tiles)
    верните фактический размер


def tiled_gradient (градиент, изображение, tile_size = 400):
    # Выделите массив для градиента всего изображения.
    grad = np.zeros_like (изображение)

    # Количество пикселей для осей X и Y.x_max, y_max, _ = image.shape

    # Размер плитки для оси X.
    x_tile_size = get_tile_size (num_pixels = x_max, tile_size = tile_size)
    # 1/4 от размера плитки.
    x_tile_size4 = x_tile_size // 4

    # Размер плитки для оси Y.
    y_tile_size = get_tile_size (num_pixels = y_max, tile_size = tile_size)
    # 1/4 от размера плитки
    y_tile_size4 = y_tile_size // 4

    # Случайное начальное положение для плиток по оси X.
    # Случайное значение составляет от -3/4 до -1/4 от размера плитки.
    # Это так, что бордюрные плитки составляют не менее 1/4 от размера плитки,
    # в противном случае плитки могут быть слишком маленькими, что создает шумовые градиенты.x_start = random.randint (-3 * x_tile_size4, -x_tile_size4)

    x_start 9.6f}, max: {1:> 9.6f}, размер шага: {2:> 9.2f} "
            печать (формат сообщения (grad.min (), grad.max (), step_size_scaled))

            # Построить градиент.
            plot_gradient (град)
        еще:
            # В противном случае покажите маленький индикатор прогресса.
            print (".", end = "")
    вернуть img


def recursive_optimize (layer_tensor, image,
                       num_repeats = 4, rescale_factor = 0,7, смесь = 0,2,
                       num_iterations = 10, step_size = 3.0,
                       tile_size = 400):
    «»»
    Рекурсивно размытие и уменьшение входного изображения.
    Каждое уменьшенное изображение запускается через optimize_image ()
    функция для усиления паттернов, которые видит начальная модель.

    Параметры:
    изображение: входное изображение, используемое в качестве отправной точки.
    rescale_factor: коэффициент уменьшения изображения.
    num_repeats: количество раз, чтобы уменьшить изображение.
    blend: фактор для смешивания оригинальных и обработанных изображений.

    Параметры, переданные в optimize_image ():
    layer_tensor: ссылка на тензор, который будет развернут.num_iterations: количество итераций оптимизации для выполнения.
    step_size: масштаб для каждого шага подъема градиента.
    tile_size: размер плиток при расчете градиента.
    «»»

    # Делать рекурсивный шаг?
    если num_repeats> 0:
        # Размытие входного изображения для предотвращения появления артефактов при уменьшении масштаба.
        # Количество размытия контролируется сигмой. Обратите внимание, что
        # цветовой канал не размыт, так как это сделает изображение серым.
        сигма = 0,5
        img_blur = gaussian_filter (изображение, сигма = (сигма, сигма, 0.0))

        # Уменьшить изображение.
        img_downscaled = resize_image (image = img_blur,
                                      = коэффициент rescale_factor)

        # Рекурсивный вызов этой функции.
        # Вычтите одно из num_repeats и используйте уменьшенное изображение.
        img_result = recursive_optimize (layer_tensor = layer_tensor,
                                        Изображение = img_downscaled,
                                        num_repeats = num_repeats-1,
                                        rescale_factor = rescale_factor,
                                        Смесь = смесь,
                                        num_iterations = num_iterations,
                                        step_size = step_size,
                                        tile_size = tile_size)

        # Увеличить масштаб полученного изображения до его исходного размера.img_upscaled = resize_image (image = img_result, size = image.shape)

        # Смешивать оригинальные и обработанные изображения.
        изображение = смесь * изображение + (1,0 - смесь) * img_upscaled

    print ("Уровень рекурсии:", num_repeats)

    # Обработка изображения с использованием алгоритма DeepDream.
    img_result = optimize_image (layer_tensor = layer_tensor,
                                Изображение = изображения,
                                num_iterations = num_iterations,
                                step_size = step_size,
                                tile_size = tile_size)

    вернуть img_result
 

Вам не нужно копировать это или что-то еще, вышеупомянутое включено в отправную точку этого проекта.

Мы можем использовать это как наш основной «модуль» для создания изображений снов. Для этого мы просто импортируем из этого файла модель , load_image и, наконец, функции recursive_optimize из нашего файла. Давайте посмотрим на быстрый пример того, как мы можем сделать именно это.

Теперь давайте создадим новый файл python с именем dream_image в каталоге этого проекта, начав с необходимого импорта:

 из модели импорта Deepdreamer, load_image, recursive_optimize
импортировать numpy как np
импорт ПИЛ.Изображение 

Далее, давайте определимся с тем, какой слой мы хотим визуализировать на этом изображении. В зависимости от модели и того, чему вы ее обучили, ваши слои могут быть разными. Если вы используете нашу начальную модель здесь, то вот несколько примечаний для слоев:

 слой 1: волнистый
слой 2: линии
слой 3: коробки
слой 4: круги?
слой 6: собаки, медведи, милые животные.
слой 7: лица, здания
слой 8: рыбы начинают появляться, глаза лягушек / рептилий.
слой 10: Монахи, ящерицы, змеи, утка 

Изображение, с которым я собираюсь начать работу, — «Звездная ночь»:

Это изображение в настоящее время очень «волнистое», поэтому я думаю, что было бы неплохо использовать слой 3, который превращает вещи больше в прямые края, углы и прямоугольники, поскольку слой 3 ищет такие виды форм / рисунков.Чтобы указать слой, который мы хотим использовать:

 layer_tensor = model.layer_tensors [3] 

Далее мы дадим имя файла и начальное изображение:

 file_name = "звездная ночь / звездная ночь 800x450.jpg"
img = load_image (filename = '{}'. format (file_name)) 

Теперь давайте используем модуль deepdreamer для создания образа нашей мечты:

 img_result = recursive_optimize (layer_tensor = layer_tensor, image = img,
                 # насколько ясна мечта против исходного изображения
                 num_iterations = 20, step_size = 1.0, rescale_factor = 0,5,
                 # Сколько «проходит» по данным. Чем больше проходов, тем более детальными будут градиенты.
                 num_repeats = 8, blend = 0.2) 

Нейронная сеть не совсем понимает ограничения цвета, которые должны быть 0-255, поэтому мы хотим взять наш результат, обрезать его, преобразовать тип данных массива, а затем преобразовать в реальное изображение. Тогда мы можем сохранить и показать это:

 img_result = np.clip (img_result, 0.0, 255.0)
img_result = img_result.astype (np.uint8)
результат = PIL.Image.fromarray (img_result, mode = 'RGB')
result.save ( '') dream_image_out.jpg
result.show () 

Полный код:

 из модели импорта Deepdreamer, load_image, recursive_optimize
импортировать numpy как np
импорт PIL.Image

layer_tensor = model.layer_tensors [3]
имя_файла = "звездная ночь / звездная ночь 800x450.jpg"
img = load_image (filename = '{}'. format (имя_файла))

img_result = recursive_optimize (layer_tensor = layer_tensor, image = img,
                 # насколько ясна мечта против исходного изображения
                 num_iterations = 20, step_size = 1.0, rescale_factor = 0,5,
                 # Сколько «проходит» по данным. Чем больше проходов, тем более детальными будут градиенты.
                 num_repeats = 8, blend = 0.2)

img_result = np.clip (img_result, 0.0, 255.0)
img_result = img_result.astype (np.uint8)
результат = PIL.Image.fromarray (img_result, mode = 'RGB')
result.save ( '') dream_image_out.jpg
result.show () 

Наш результат:

Здесь есть много параметров для игры. Вышеуказанный результат с 8 повторениями. Что если мы сделали 10?

Теперь слой 10 с 40 итерациями, 25 повторениями и 0.99 масштаб:

Несмотря на то, что вы могли бы легко поиграть с этим в течение нескольких дней, еще одна забавная вещь — снимать фильмы с глубокими мечтами, как я показывал в этой части серии. Это немного сложнее, но результаты довольно аккуратные!

Следующий урок: Deep Dream Frames — Нетрадиционные нейронные сети в Python и Tensorflow с.8

,

 # мы не можем остановиться здесь...
bc = BatCountry ("caffe / models / bvlc_googlenet")
image = bc.dream (np.float32 (Image.open ("/ path / to / image.jpg")))
bc.cleanup ()

 

 результат = Image.fromarray (np.uint8 (изображение))
result.save ( "/ путь / к / output.jpg")
 

 экспорт PYTHONPATH = / путь / к / caffe / python: $ PYTHONPATH
 

 экспорт CAFEE_ROOT = / путь / к / кафе
 

 экспорт CAFFE_ROOT = / home / ubuntu / library / caffe
 

 $ cd $ CAFFE_ROOT
$ ./scripts/download_model_binary.py models / bvlc_googlenet /
 

 $ pip install bat-country
 

 $ git clone https://github.com/jrosebr1/bat-country.git
$ cd bat-country
... сделать взлом ...
$ python setup.py install
 

 def custom_step (net, step_size = 1.25, end = "inception_4c / output",
jitter = 48, clip = True):
src = net.blobs ["data"]
dst = net.blobs [конец]

ox, oy = np.random.randint (-jitter, jitter + 1, 2)
src.data [0] = np.roll (np.roll (src.data [0], ox, -1), oy, -2)

net.forward (конец = конец)
dst.diff [:] = dst.data
net.backward (начало = конец)
g = src.diff [0]

src.data [:] + = step_size / np.abs (g) .mean () * g
src.data [0] = np.roll (np.roll (src.data [0], -ox, -1), -oy, -2)

если клип:
bias = net.transformer.mean ["data"]
src.data [:] = np.clip (src.data, -bias, 255 - смещение)

изображение = до н.во сне (np.float32 (Image.open ( "image.jpg")),
step_fn = custom_step)
 

 def custom_preprocess (net, img):
# сделать что-нибудь интересное здесь...
проходить

def custom_deprocess (net, img):
# сделать что-нибудь интересное здесь ...
проходить

image = bc.dream (np.float32 (Image.open ("image.jpg")),
preprocess_fn = custom_preocess, deprocess_fn = custom_deprocess)
 

 bc = BatCountry (args.base_model)
(изображение, визуализация) = bc.dream (np.float32 (Image.open (args.image)),
end = args.layer, visualize = True)
bc.cleanup ()

для (k, vis) в визуализациях:
outputPath = "{} / {}.jpg ".format (args.vis, k)
result = Image.fromarray (np.uint8 (vis))
result.save (OutputPath)