【KAWAKO】deepface-在基于m1芯片的macbook上进行安装

目录

前言

本机配置

安装miniforge

tips

安装tensorflow

安装deepface及相关库

Reference

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前言

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。

本机配置

2021款14英寸m1pro芯片macbookpro，Monterey12.3系统，16+512。

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安装miniforge

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

tips

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）

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安装tensorflow

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

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安装deepface及相关库

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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Reference

deepface官方github

本文援引的解决方案

解决opencv问题的方法