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deepface是一款“即插即用”的人脸识别库,其功能丰富,使用方便。
由于其依赖于tensorflow,而tensorflow似乎对m1芯片的macbook支持不是很好(我死活装不上),因此只依靠官方提供的流程无法顺利在m1芯片的macbok上进行安装。
本文提供一套基于miniforge的可以顺利安装的流程。
2021款14英寸m1pro芯片macbookpro,Monterey12.3系统,16+512。
在这里安装MacOS的miniforge安装包,然后进行安装
sh ./Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
激活miniforge(后续的所有操作都在miniforge空间中进行)
source ~/miniforge3/bin/activate
此时miniforge会“替换”anaconda,使用【conda env list】 会发现以前用anaconda创建的环境都不见了,不用紧张,使用如下命令即可将anaconda“替换”回来
source ~/opt/anaconda3/bin/activate
使用上述两个source命令可以在anaconda和miniforge中进行切换。(miniforge的命令好像和anaconda的命令相同,如【conda env list】、【conda create -n …】、【conda activate …】等命令在miniforge中都适用)
因为tensorflow对m1芯片的macbook支持得不好,所以苹果好像自己整了个tensorflow的库(不太确定)。
首先安装tensorflow依赖
conda install -c apple tensorflow-deps
然后安装tensorflow
python -m pip install tensorflow-macos
python -m pip install tensorflow-metal
直接进行三步走
pip install deepface --no-deps
pip install retina-face --no-deps
pip install pandas Flask gdown mtcnn Pillow
安装完之后可以运行如下代码,检查是否缺失相应库
from deepface import DeepFace as df
result = df.analyze("./img.jpg", actions=['gender'])
可能会提示缺失“fire”库,单独使用pip进行安装即可。(缺啥库就单独装啥库)
若提示缺少opencv,但环境中已经安装有opencv,可以按照这个issue里的方法进行尝试。(我没有出现这个问题就没有去验证该解决方法的可行性)
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