前提：
- 假設已經在Windows上安裝配置好mxnet和python語言包。
- 假設mxnet安裝目錄為D:\mxnet
- 假設已安裝好wget
可以參考 這篇文章
打開Windows的命令提示符：
執行如下命令，進入目錄
D:\ cd D:\mxnet\example\neural-style
修改download.sh命令，修改為如下內容，並保存執行，下載相關數據文件。
#!/bin/bash #由於某種牆的原因，可能需要設置代理，去掉#即可 #set http_proxy=http://127.0.0.1:1080 #set https_proxy=https://127.0.0.1:1080 mkdir -p model cd model # 添加--no-check-certificate，避免無證書出錯 wget --no-check-certificate https://github.com/dmlc/web-data/raw/master/mxnet/neural-style/model/vgg19.params cd .. mkdir -p input cd input wget --no-check-certificate https://github.com/dmlc/web-data/raw/master/mxnet/neural-style/input/IMG_4343.jpg wget --no-check-certificate https://github.com/dmlc/web-data/raw/master/mxnet/neural-style/input/starry_night.jpg cd .. mkdir -p output
到 網站，下載已編譯好的 numpy、scipy 和 scikit-image 三個 whl文件
執行如下命令，安裝包
pip install numpy-1.11.0+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip install scipy-0.17.0-cp35-none-win_amd64.whl pip install scikit_image-0.12.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl
執行如下命令， 進行訓練
python run.py --content-image input/IMG_4343.jpg --style-image input/starry_night.jpg