Windows10下 python3.7 安装 facenet的教程

下面是详细讲解“Windows10下python3.7安装facenet的教程”的完整攻略：

1. 下载并安装Anaconda

Anaconda是一个包含Python和许多常用库的科学计算发行版。我们使用Anaconda来简化Python的安装过程。

首先，从官网上下载适合自己的Anaconda版本（https://www.anaconda.com/download/）进行安装，注意选择Python版本为3.7的Anaconda版本。

2. 创建虚拟环境

在安装完Anaconda后，我们可以使用Anaconda提供的命令来创建一个虚拟环境，保证安装的各个库的版本兼容的稳定性。

在Anaconda Prompt或命令行中执行以下命令：

conda create -n facenet python=3.7

注：其中，facenet是我们为虚拟环境取的名字。

3. 激活虚拟环境

创建好虚拟环境后，我们需要激活它，才能在该环境下安装和使用我们所需要的库。

在Anaconda Prompt或命令行中执行以下命令：

conda activate facenet

注：注意，在这一步之前需要将Anaconda Prompt的用户权限提升至管理员权限（右键菜单中选择“以管理员身份运行”）。

4. 安装tensorflow和facenet

在激活虚拟环境后，我们可以执行以下命令来安装tensorflow和facenet：

pip install tensorflow==1.13.1
pip install facenet==1.0.5

注：这里我们安装tensorflow的版本为1.13.1，因为目前facenet库在该版本的tensorflow下运行最稳定。

5. 测试

我们可以使用以下代码来测试facenet是否安装成功：

import tensorflow as tf
import facenet

如果没有错误提示，则说明我们已经成功安装了facenet库。

示例一：使用facenet进行人脸识别

下面我们以一个简单的示例来说明如何使用facenet进行人脸识别。

首先，我们需要有一批图片，这些图片中包含要被识别的人脸。

其次，我们需要使用facenet来将这些图片中的人脸进行特征提取，得到每个人脸对应的128维特征向量。

最后，当需要对一张新的图片进行识别时，我们可以使用该图片的特征向量和之前得到的所有人脸特征向量进行相似度计算，找到最接近特征向量的人脸对应的人物。

具体实现可以参考facenet官方文档和相关代码库。

示例二：使用facenet进行人脸识别系统的搭建

除了单纯的人脸识别外，我们还可以基于facenet实现完整的人脸识别系统。

具体来说，我们可以借助opencv库来进行人脸检测和截取，然后使用facenet库进行特征提取和相似度计算，最终将识别结果呈现在GUI界面上。

相关的具体实现可以参考facenet官方文档和相关代码库。