入坑deepfake（一） 安装及环境配置

偶然的机会想要自己体验一下deepfake这个软件，准确的讲叫fakeAPP的变脸软件，为了实现最后的效果，心甘情愿入坑；

对于一个从来没有接触过deepfake的小白来讲，只能讲是任其百般刁难，谁教我是个受虐狂，下面开始我的表演：

从今天早上断断续续折腾到现在，fakeAPP还是没能如愿在我的机器上跑起来，表示失望，但是还是有了一些思路，下面首先整理一遍，但是不一定是全了的，只是进过一天的折腾自己掌握或是了解到的东西罢了；

想要fakeAPP在你我的电脑上跑起来，首先需要一个大的计算机运算环境：CUDA + CUDNN + TensorFlow + PYTHON + visualstudio(感觉需要安装，但是还未确定，待以后的探索中再次说明) + fakeAPP

 虽然需要的东西比较多，但是其实大部分时间都是花在了下载和安装上了。容我再哭一会，因为我在测试环境是否安装正确的时候已经被打击了好几次，虽然大概知道什么问题了，那究竟是什么问题？是版本的问题，这个太蛋疼了，首先你得看看你计算机的配置，根据你计算机的配置去安装CUDA的对应版本，然后根据CUDA的对应版本去安装CUDNN版本，对应的CUDNN版本还的对应的TensorFlow版本，还需要对应Python的版本，怎么样？累不？毕竟我们是个体玩家，玩游戏从来不会玩充钱的游戏的那种人，不像某某研究所一块GPU够你一年工资那样，所以对于自己机器配置心里还是有点逼数的，不是吗？所以只能一步一步走进坑再一点一点往出爬。就在写这个的同时，我在默默的卸载我一天的成果，没办法，版本一定要统一，干脆全都卸了，重新来一遍，顺便也记录一下这次是否会成功？

话不多说，本人电脑配置：

大家也还可以按照下边几个步骤看一看自己机器GPU对应的CUDA版本

第一，打开NVIDIA的控制面板（AMD的童鞋请绕行，我就不科普了，但是简单说一句，据说搞这种计算机图像视觉等等方面的研究还是优先会考虑使用NVIDIA的GPU）

第二，点击帮助

第三，点击系统信息，选择组件

从这里看出来我的机器GPU是支持CUDA 9.2.148以下版本的，而经过了解想要跑起来fakeAPP软件需要你的GPU支持CUDA 3.0以上的版本，所以现在我可以放心大胆的继续进坑啦！

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开始工作啦！小伙伴们拿起你们的锄头，铁锹一起来啦！

在网上搜了一些关于安装fakeAPP的教程，看到有一位童鞋做的很好，我就按照他的指导来重新进行一遍，看看结果怎么样？我们拭目以待，先给大家把链接附上https://www.cnblogs.com/iJessie/p/8568377.html 大家也可以转到这位童鞋那里跟着教程起航，也可以在我这里继续我们的战斗！

正式开始前，我先理一下我们要做的事情以及事情的顺序：

1. 安装CUDA

2. 安装CUDNN

3. 安装 Python

4. 安装 TensorFlow

5. 安装必要的visual studio依赖项

6. 安装fakeAPP

 

 

一、 下载对应版本CUDA并安装

下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

选择对应的操作系统和版本号，将Base Installers和四个补丁文件（Patch 1 (Released Jan 25, 2018)、 Patch 2 (Released Mar 5, 2018)、 Patch 3 (Released Jun 7, 2018)、 Patch 4 (Released Aug 6, 2018)）都下载下来，并且按照顺序逐个安装；

安装的时候建议就是默认安装安装了，不用自定义安装了，这样的话安装目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

 

二、下载对应版本的CUDNN

下载网址：https://developer.nvidia.com/user

值得说的一点是，在下载CUDNN前你得需要先注册一个账号，这个简单，只需要一个QQ邮箱然后注册后进入邮箱确认一下就能下载了；

点击上图中的位置就可以下载下来，然后解压至C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0这个目录下；

Win+R组合键，输入cmd，回车，打开命令行窗口，输入nvcc -V，回车；

 

三、 下载Python 3.6.4 并安装

下载网址：https://www.python.org/downloads/windows/

选对下载的版本，然后一路开挂安装就好，记得把添加PATH的选项打上勾；

Win+R组合键，输入cmd，回车，打开命令行窗口，输入python，回车；这是来测试python安装成功！

 

四、 下载TensorFlow 1.5 并安装

下载网址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在下载网页上找到TensorFlow-gpu点进去选择下图的版本

这一步很关键，至于为什么关键是因为我之前一直死在这里，所以这次探险不知道会不会有挂在这里，所以我决定直接把安装包WHL文件下载到本地安装（具体做法略）。

当然如果你不想这么麻烦可以采用下边的步骤进行在线安装：

为了提高下载速度可以先配置使用国内的源。方法：在C:\Users\[your username]目录新建pip目录，再到pip目录下新建pip.ini，内容如下（清华的源）。

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

打开命令行窗口，输入：pip install tensorflow-gpu==1.5

等待。。。。。。。，安装完成。

好，待到安装完成以后就开始最激动人心的时刻了，测试TensorFlow是否安装成功；

打开命令行窗口，进入python环境，import tensorflow as tf进行测试，只要不报错就可以啦，可是。。。，我再哭会

你有没有跟我一样？好累，折腾两天了还是刮在这里，好吧，这次我一定要找到问题的源头，好好锻炼一下我的英语能力，经过大概两分钟的激烈战斗终于找到原因，是因为numpy版本太高，好吧，那就让你降一降版本，看看效果咋样？

先看一看我本机的numpy是多少版本，就在当前python环境下直接输入：import numpy 回车；再输入numpy.__version__

呀！我的是1.17.0版本，这个版本一些变量有了一些改动，算了，我也懒得去管哪些变量改动了，反正刚才的提示中已经给出来了，我现在做的就是把我当前的numpy版本往下降；网上给出的答案是1.13.0版本，好吧，那就1.13.0版本吧，一会出问题了再说。直接使用命令：pip install numpy==1.13.0

好了，我们再次测试TensorFlow是否安装成功？

打开命令行窗口，进入python环境，import tensorflow as tf   回车再输入 tf.__version__   进行测试

终于是正确输出了，先去奖励自己一杯可乐；

 

五、 安装必要的visual studio依赖项

这块就先不安装，因为win0系统这些都是自带的，毕竟我没有安装直接进行下一步没有关于编译之类的错误出现，所以这块的安装我们先放下

 

六、 下载并安装fakeAPP

下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1jJHShpk 密码：wekn （稍后我也会把我的所有资源打包上传至百度云，这里我们就先jacka这位博主的云盘资源吧，因为我就是取自他那里，在这里向他说声谢谢！）

按照说明文件里讲的那样，先双击FakeApp setup 2.2.0.exe进行安装；然后解压core.zip，复制里边所有的文件到C:\Users\[USER]\AppData\Local\FakeApp\app-2.2.0\resources\api，重启软件即可。

 

到现在，就大功告成了，如果你在安装的过程中遇到什么问题欢迎留言给我，我们一起讨论解决！