Ganbreeder

Ganbreeder is a collaborative art tool for discovering images. Images are 'bred' by having children, mixing with other images and being shared via their URL. This is an experiment in using breeding + sharing as methods of exploring high complexity spaces. GAN's are simply the engine enabling this. Ganbreeder is very similar to, and named after, Picbreeder. Ganbreeder uses these models (BigGAn).

Retaken to give the best of install ..as it's a real hard wordk to understand how to ..coz not enough keys/steps described Pour l'instant le docker (sous powershell) fait bien démarrer la base de données, mais le calcul ne trouve pas les bons ports. Ensuite le localhost est refusé. Du coup, pas de frontend ni backend. Mais j'avais chgé les ports (5000-> 5566 et 8888 -> 8877) et ça semblait donner une image (que je n'ai pu ressortir) -23082020

How to use

tentative d'install sous WSL2 (un linux sous windows10) qui possède aussi les drivers gpu .. mais qui bug lors des pip installs alors que sous powershell c ok (car anaconda ok).

Prerequisites

• docker à installer facilement sous win10PRO, ... il contient le docker-compose aussi (pas sous linux).
• Install Python 3 + pip (for the GAN server) (sous win10: pip a bien ts les requirements)
• Install NodeJS + npm (for the frontend) (installé en 10s avec pip sous powershel .. !! ---> voir comment nodejs démarre une page ?
• pip install nodejs puis pip install nodejs npm (module de plus...)
• Install a PostgreSQL server - (par défaut il semble installé dans un docker, ts les fichiers du requirements servent au server sous docker) ** lequel s'est bien installé avec pip ( pip install postgres )

requirements.txt recopié:

sous poweshell (win10) j'ai tout installé avec pip : pip install tensorflow .. pip install tensorflow_hub .. flask .. flask_cors en bref il suffirait d'avoir le fichier dans son dossier: pip install -r requirements.txt qui contient: Flask==1.0.2 Flask-Cors==3.0.7 tensorflow==1.12.0 tensorflow_hub==0.2.0 scipy==1.1.0 Pillow==5.3.0 je n'ai pas indiqué ces versions mais les dernières à jour ! .. (7aout2020)

• seulemnt ensuite c'est sous docker-compose que ça va chercher le requirements.txt et s'installer (au moment du docker-compose build)

Start it !

• 1 commencer (peut-être) dans le rép \server powershell: docker-compose build
• 1b on démarre un essai avec dans le rép \server powershell: docker-compose up
• 2 - ensuite ouverture d'une seconde console.. powershel avec docker-compose exec server node make_randoms.js
• et qd installé : on peut reprendre avec docker-compose restart server
• il va chercher à partir du fichier /server/save_results.js un serveur AWS (amazon ??) S3 .. ?? --> vérifier cette partie dite publique !
• et pour le coup, une image est récupérée sur le serveur https://s3.amazonaws.com/ganbreederpublic ! depuis server.js (voir la modif (enlever du gitignore)
• stopper avec - docker-compose down ce fichier est accessible et contient
• aussi docker-compose up -d starts the containers in the background and leaves them running.

/ganbreederpublic contient: 
<ListBucketResult xmlns="http://s3.amazonaws.com/doc/2006-03-01/">
<Name>ganbreederpublic</Name>
<Prefix/>
<Marker/>
<MaxKeys>1000</MaxKeys>
<IsTruncated>true</IsTruncated>
<Contents>
<Key>data/0001d1905cb3e3acfcde.json</Key>
<LastModified>2020-02-04T00:38:50.000Z</LastModified>
<ETag>"384ed348a6758a87bc03330ab9860fcd"</ETag>
<Size>49342</Size>
<StorageClass>STANDARD</StorageClass>
</Contents>
... plusieurs fois le paquet <contents> puis se ferme avec </ListBucketResult>

Problèmes rencontrés et résolus .. mais mal notés

• pip upgrade : utiliser simplement : easy_install pip
• docker-compose down pour arrêter et .. rebuild: docker-compose build puis redémarre:
• aussi dans le docker-compose.YAML .. # changer les ports écrit en double - "5432:5432" en "5432" (vu sur un forum ...
• all done .. donc le programme a bien tourné ..mais l'image n'est pas là !? --> vérif si en répertoire ...\ganbreeder\server\public\img ? y a des images là.

###vu le gitignore.. et cette adresse: https://github.com/AkoZ/ganbreeder/commit/ff833751e87f16ca43701cf924c8ed4f348e4b2e#diff-bc37d034bad564583790a46f19d807abfe519c5671395fd494d8cce506c42947 qui permet de voir tous les fichiers modifiés (enlèvement et/ou ajout et en tout cas enlève la partie S3 !.. ;)

sous linux: Launch the GAN server

cd gan_server
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# And go...
python server.py

Your GAN server is available at http://localhost:5000/ et 127.0.0.1 est l'adresse de protocole Internet (IP) de bouclage, également appelée «localhost».

• si le localhost donne une err-connection_refused: I have changed everything from .localhost to .local and everything works as normal.*

Erreurs recontrées sour powershell (j)

...\ganbreeder\gan_server> python server.py

Traceback (most recent call last):
  File "server.py", line 6, in <module>
    import tensorflow as tf
  File "\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 47, in <module>
    import numpy as np
  File "\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 140, in <module>
    from . import _distributor_init
  File "\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py", **line 34**, in <module>
    from . **import _mklinit**
ImportError: DLL load failed: Le module spécifié est introuvable. trouver quel dll ?

• Configure the frontend For quick hacking, with Docker, you can spawn a PostgreSQL database like so: ici vérif si on doit laisser le double port 5432:5432 ? et si rien fnctionne tenter avec QUE 5432

docker run -p 5432:5432 --name ganbreederpostgres -e POSTGRES_PASSWORD=ganbreederpostgres -d postgres

With that simple scenario, the database and user would be postgres and the password would be ganbreederpostgres Copy the file server/example_secrets.js to secrets.js and modify it to fit your environment.

• Launch the frontend

cd server
npm install
# Create the database structure
node_modules/knex/bin/cli.js migrate:latest
# Generate the first images
node make_randoms.js
# Generate a cache of image keys for the front page (do it every time you want to update the front page)
node updatecache.js
# And go...
node server.js

Your frontend is available at http://localhost:8888/

docker-compose setup

Make sure that docker and docker-compose are installed. Start the containers:

docker-compose up

Your frontend is available at http://localhost:8888/, backend at http://localhost:5000/. Initial backend setup can take few minutes.

If this is the first time you are running the project you might want to generate some random images:

docker-compose exec server node make_randoms.js

Restart only frontend server (to avoid backend initialization wait):

docker-compose restart server

pour memoire:

• There are also improvements to make to scalability.
• It is also inspired by an earlier project Facebook Graffiti which demonstrated the creative capacity of crowds.*