Ubuntu16.04 基於anaconda快速配置openface環境---完整過程版
Ubuntu16.04 基於anaconda快速配置openface環境—完整過程版
openface是一個基於深度神經網路的開源人臉識別系統。該系統基於谷歌的文章FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering。openface是卡內基梅隆大學的 Brandon Amos主導的。
開始前囉嗦幾句
配置openface的環境，有好幾種方法，但在這裡選用的是在anaconda裡建立環境，個人感覺相較與其他教程要簡單快速很多
先把官方教程亮出來
官方教程畢竟是比較舊的版本了，如果按著他的操作下來會有問題，昨天花了些功夫解決了，拿出來跟大家分享一下，互相學習 ：）
一、Anaconda安裝
這裡簡單說一下Anaconda3的安裝，已經安裝了的可以跳過這一部分。
1）先到官網下載對應的版本，點這裡
根據Python版本和系統選擇下載。
2）安裝
cd Downloads
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
3）跟著一直按回車閱讀那些許可檔案即可，到最後會問你同不同意這些許可檔案，輸入yes 即可。
4）最後還會詢問你安裝路徑，如果沒有特殊要求，直接回車安裝到預設目錄下即可。
到這裡就安裝完成了。
二、openface環境配置
- 建立一個以openface命名的conda環境
conda create -n openface python=2.7
- 啟用上一步建立的環境
source activate openface
- 安裝依賴項
conda config --add channels conda-forge
conda install opencv numpy pandas scipy scikit-learn scikit-image dlib txaio twisted autobahn OpenSSL pyopenssl imagehash service_identity
- 退出啟用環境
source deactivate
- 安裝Torch
安裝地址是/home/uesrname/torch，可以修改成自己需要的路徑
git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch
bash install-deps;
./install.sh
下面這段是安裝Torch的依賴項：
for NAME in dpnn nn optim optnet csvigo cutorch cunn fblualib torchx tds; do luarocks install $NAME; done
可能會報錯，若沒有繼續往下看：
Error：
解決方法：
重新安裝luarocks
wget http://www.lua.org/ftp/lua-5.2.4.tar.gz
tar -zxvf lua-5.2.4.tar.gz
make linux test
make install
之後再重新執行：
for NAME in dpnn nn optim optnet csvigo cutorch cunn fblualib torchx tds; do luarocks install $NAME; done
- 啟用openface環境
source activate openface
- 安裝openface
預設安裝在/home/username/openface，根據自己需要修改
git clone https://github.com/cmusatyalab/openface.git ~/openface
cd openface
python setup.py install
- 下載dlib模型
./models/get-models.sh
這個下載會有點舊，耐心等待
到這裡就可以環境就配置完成了
三、測試openface
執行demo2測試：
./demos/classifier.py infer models/openface/celeb-classifier.nn4.small2.v1.pkl ./images/examples/carell.jpg
這時會報錯，如下圖所示：
原因：
是找不到這個sklearn.grid_search.GridsearchCV這個類，現在的下載的scikit-learn版本是0.20，這個版本把sklearn.grid_search.GridsearchCV這個類移除了，只能通過sklearn.model_selection呼叫GridsearchCV。
先把原因分析看到最後，別修改程式碼！別修改程式碼！別修改程式碼！
可以通過vim ./demos/classifier.py來修改程式碼裡的43行那一句，改成from sklearn.model_selection import GridSearchCV即可。
但是找出這一處的版本不同後，還是會繼續報錯，下一個就是GMM模組匯入失敗，其實都是因為scikit-learn版本的問題，最好的辦法是直接把conda環境裡的scikit-learn版本從0.20降級為0.18，這就一切問題都解決了。
conda install scikit-learn=0.18
等待降級完成，再重新測試demo2的程式碼就沒問題了：
./demos/classifier.py infer models/openface/celeb-classifier.nn4.small2.v1.pkl ./images/examples/carell.jpg
有如下輸出就說明成功，這裡預測圖片的為SteveCarell的自信度為0.99，
這是自帶的訓練集做的，要用起來還需要自己提供訓練集。
