在 Oracle Cloud Infrastructure 中的 Ubuntu GPU HPC 实例上安装 DeepFace

简介

DeepFace 是使用人工智能 (AI) 进行面部属性识别和分析的软件。此任务需要较大的处理能力，使用图形处理器单元 (GPU)。DeepFace 可用于多个领域，例如：媒体、艺术、教育等，不会对安全和隐私造成任何威胁。

注：Oracle 与 DeepFace 软件没有关系。本教程的目的是根据在媒体领域为 Oracle 客户执行的成功测试来帮助安装软件。

目标

在 Oracle Cloud Infrastructure 中的 Ubuntu GPU HPC 实例上安装 DeepFace。

安装 DeepFace

安装操作系统 (OS) 相关项。

$ sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6 ffmpeg git libgtk2.0-dev '^ libxcb .\* -dev ' libx11-xcb-dev libglu1-mesa-dev libxrender-dev libxi-dev libxkbcommon-dev libxkbcommon-x11-dev xorg gnome

安装 Miniconda。

$ rm - rf /home/ ubuntu /miniforge3
$ mkdir -P ~/miniconda3
$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
$ bash ~/miniconda3/miniconda.sh -B -u -P ~/miniconda3
$ rm - rf ~/miniconda3/miniconda.sh
$ ~/miniconda3/bin/conda init bash
$ ~/miniconda3/bin/conda init zsh

安装 DeepFace。

$ conda create -n deepfacelab -c main python=3.9 cudnn cudatoolkit
$ conda activate deepfacelab
$ git clone --depth 1 https://github.com/nagadit/DeepFaceLab_Linux.git
$ cd DeepFaceLab_Linux
$ git clone --depth 1 https://github.com/iperov/DeepFaceLab.git

导航到 /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/DeepFaceLab/requirements-cuda.txt 并使用以下内容更新 requirements-cuda.txt 文件。

tqdm
numpy
numexpr
h5py
ffmpeg-python
scikit-image
scipy
colorama
pyqt5
tf2onnx
opencv-python-headless==4.5.1.48
opencv-python==4.5.1.48
flatbuffers
pytest

安装 DeepFace 工作所需的软件包。

$ pip install --upgrade pip
$ python -m pip install -r requirements-cuda.txt
$ pip install tensorflow[and-cuda]

使用 TensorFlow 启用 GPU 支持。
```
$ pip install tensorflow-2.15.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
```
注：从此处下载 Tensorflow：使用 pip 安装 TensorFlow 。

测试 GPU 访问。

$ python3 - c "import tensorflow as tf ; print( tf. config.list _physical_devices ('GPU'))"

调整 NumPy 版本，使 DeepFace 代码正常工作。
```
$ pip install numpy==1.23
```
导航到 /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/scripts/env.sh 并编辑 env.sh 文件。将 Python 版本更改为 3.9 并删除引用 conda 激活的行。
```
export DFL_PYTHON="python3.9"
```
DeepFace 已准备好运行。

确认

Authors -Leandro Camargo（LAD A 团队），Douglas Silva（LAD A 团队）

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