在阿里云HPC和容器服务上，像梵高一样作画

本系列将利用Docker技术在阿里云HPC和容器服务上，帮助您上手TensorFlow的机器学习方案

• 第一篇：
  
• 第二篇：
  
• 第三篇：
• 第四篇：利用Neural Style的TensorFlow实现，像梵高一样作画

本文是该系列中的第四篇文章， 将为您介绍如何利用阿里云的服务瞬间变身梵高，给自己生活中的图片带来不一样的艺术气息。

1890年7月29日，梵高在一片麦田里结束了自己的年仅37岁的生命，他给全世界留下《星夜》、《向日葵》与《有乌鸦的麦田》这些伟大的作品。特别当看到《星夜》中像焰火一样闪亮的星星时，你是否感受到了他对绘画火焰般的热情。

梵高曾写道：“我常想，要是我能够多花些时间来画真正的风景画，那该多好！我经常看到各种奇景，使我不由自主地说：我在画上从来没有见过这么好的风景。” 这是大师和后世共同的遗憾。

而随着科技的发展，到了今天，我们也能够创造出和梵高风格近似的艺术作品。具体来说，就是利用深度学习，将梵高的风格从他的作品中提取出来，并赋予到我们现有的图片，就可以得到用梵高风格画出来的新的图片。这里会使用一个叫做实现来完成这个任务，它基于强大的深度神经网络（VGG19）来对图片进行处理。以下就是输入图片, 我们要将其转化为有星夜风格的图片：

然而，部署和运行这个算法可不简单，它至少需要：

• 深度学习本身需要大规模的矩阵计算，但我们不想要花费几天、几个星期，甚至几个月来等待结果；因此利用GPU加速计算过程是必须的选择
• 安装CUDA,Cudnn,Bazel，TensorFlow及其依赖，neural-stlye这些工具和库的复杂度，装过的宝宝心里都苦；因此GPU应用的简化部署也是必须的
• 作为深度学习实验环境相对于其它系统，更为脆弱，而参数、配置和依赖库的变化，都会导致系统停止工作，重复的环境搭建不可避免；因此不断的重复部署和配置也是必须的

而HPC容器服务很好的利用Docker技术简化了GPU上应用部署和配置，同时又增加了以Nvidia GPU卡为粒度的调度和隔离，很好的满足了以上的3个需求。我们用一个简单的例子向您展示使用HPC上容器服务，可以一键式画出星空风格的街景。

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