faceai 环境准备Ubuntu apt-get 与 pip 国内源更换及默认 Python 版本切换实战指南【免费下载链接】faceai一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faceai本指南完整讲解在 Ubuntu 系统上为 faceai 项目准备 Python 环境的三项核心操作将apt-get软件源与pip包源切换为国内镜像以加速安装、正确安装与升级pip3、以及将系统默认 Python 版本切换为 Python 3。读完本文你将能够独立完成一套可复现的 Ubuntu 深度学习环境搭建流程为后续运行本仓库中的 OpenCV、Dlib、Keras/TensorFlow 等全部示例脚本扫清依赖安装瓶颈。为什么需要更换数据源faceai 是一个依赖大量 Python 第三方库的入门级 AI 项目其开发环境见 README.md 与 README_en.md包括 OpenCV 3.4.1、Dlib 19.8.1、face_recognition 1.2.2、Keras 2.1.6、TensorFlow 1.8.0、Tesseract OCR 4.0.0-beta.1 等。这些依赖体积大、传递依赖多直接从官方源安装往往速度慢甚至超时失败。将数据源更新为国内镜像可以显著加快软件包下载与安装速度是搭建项目运行环境的第一步。本文所述操作均面向 Ubuntu 系统与 doc-en/settingup.md 中 Linux 环境搭建章节衔接核心内容包括三部分更换apt-get数据源、安装升级pip3并更换pip源、修改默认 Python 版本号。一、更换 apt-get 数据源apt-get是 Ubuntu 官方的软件包管理工具其软件源配置文件为/etc/apt/sources.list。以下步骤以清华镜像源为例完成替换Step 1切换为 root 超级管理员sudo -s因为后续需要修改系统级配置文件必须先获得 root 权限。Step 2编辑软件源配置文件vim /etc/apt/sources.listStep 3清空原有内容在 vim 中进入命令行模式按:执行%d该命令会删除文件中所有内容为粘贴新的源配置做好准备。Step 4粘贴清华源配置打开清华镜像站的 Ubuntu 帮助页面选择与你系统版本相对应的内容并复制。注意不同 Ubuntu 版本如 18.04、20.04 等对应的源条目不同务必按版本选择否则会出现依赖版本不匹配。复制完成后在 vim 中按i键进入插入编辑模式粘贴内容然后按ESC键退出编辑模式输入:wq保存并退出。Step 5更新软件源列表sudo apt-get updateStep 6升级已安装软件sudo apt-get upgrade其中update会从新配置的镜像源拉取最新的软件包索引upgrade则据此升级系统中已安装的软件到最新版本。执行完毕后后续所有apt-get install都将走国内镜像安装速度会明显提升。二、pip3 的安装与升级pip是 Python 的包管理工具faceai 的所有 Python 依赖OpenCV、Keras、TensorFlow 等都依赖它来安装。Ubuntu 上通常自带 Python 但未必自带pip3需要单独安装安装 pip3sudo apt-get install python3-pip升级 pip3sudo pip install --upgrade pip查看 pip 版本pip -V升级到最新版 pip 可避免旧版本在解析某些依赖时的兼容性问题。安装完成后即可用pip3 install 包名安装 Python 包。仓库中所有示例脚本的运行依赖即通过此方式逐个安装例如在 doc-en/settingup.md 的 Linux 章节中依次执行pip3 install numpy、pip3 install opencv-python来搭建基础环境。三、更换 pip 源与apt-get类似pip默认从官方 PyPI 下载包在国内往往速度较慢。通过创建用户级配置文件即可全局生效步骤如下Step 1在用户根目录创建.pip目录mkdir ~/.pipStep 2创建并编辑配置文件vim .pip/pip.confStep 3写入镜像源配置按i键进入编辑模式写入以下内容[global] index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn按ESC切换到命令行模式输入:wq保存离开。这里更换的是清华源。清华源大约每 5 分钟与官网同步一次时效性好原文档建议优先使用。注意trusted-host一项用于声明信任该主机避免部分场景下因 HTTPS 证书校验导致的安装失败。备选国内源列表除清华源外以下镜像源均可直接替换index-url使用镜像源地址清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科学技术大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣doubanhttp://pypi.douban.com/simple/配置完成后pip3 install与pip install都会自动走镜像源。另外仓库 doc-en/pipChange.md 提供了对应的 Windows 版方案在%appdata%下创建pip/pip.ini其配置段与本文完全一致可在跨平台部署时对照参考。四、修改默认 Python 版本号Ubuntu 系统默认的python命令通常指向 Python 2.x而 faceai 项目基于 Python 3 开发开发环境为 Python 3.6.4见 README.md。若直接运行python xxx.py会报语法错误因此需要把默认版本切换为 Python 3。步骤如下Step 1删除原有 Python 软链接sudo rm /usr/bin/pythonStep 2切换为 root 账户sudo -sStep 3建立指向 Python 3 的软链接ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/pythonStep 4验证默认版本号python -V执行后终端应输出Python 3.6.x此后在终端直接输入python即进入 Python 3 解释器。需要注意上述链接目标/usr/bin/python3.6取决于你实际安装的 Python 3 版本若系统为 Python 3.8、3.10 等请替换为对应的可执行文件路径此外不同 Ubuntu 版本自带的 Python 3 小版本不同切换前可用ls /usr/bin/python3*确认可用版本。五、在 faceai 仓库中的实际应用完成上述三步后即可着手运行仓库中的示例脚本。仓库提供了 faceai/versionPut.py 这样一个版本号输出类脚本用于一键核验环境是否就绪import cv2 import dlib import face_recognition import keras import tensorflow print(cv2.__version__) # 输出3.4.1 print(dlib.__version__) # 输出19.8.1 print(face_recognition.__version__) # 输出1.2.2 print(keras.__version__) # 输出2.1.6 print(tensorflow.VERSION) # 输出1.8.0该脚本依次打印 OpenCV、Dlib、face_recognition、Keras、TensorFlow 的版本号与 README 中声明的开发环境一一对应。这些包体积大、依赖多恰恰是换源后收益最明显的部分——例如pip3 install opencv-python、pip3 install tensorflow这类动辄数百 MB 的下载走清华源通常能在数分钟内完成。仓库中的实际示例脚本对 Python 3 的依赖同样明确以 faceai/gender.py 为例其开头即from keras.models import load_model并调用cv2.CascadeClassifier且模型文件位于 faceai/classifier/gender_models 目录doc-en/settingup.md 的 Linux 章节也以pip3 install numpy、pip3 install opencv-python作为标准安装路径并给出验证代码import cv2; cv2.__version__。如果执行脚本时未切换默认 Python 版本直接使用python命令会进入 Python 2 环境而无法导入这些库这正是第四节操作的必要性所在。六、常见问题与注意事项1.python3-opencv与 apt 的冲突doc-en/settingup.md 的 FAQ 记录了一个典型故障安装 OpenCV 相关包后执行 Python 出现如下报错python3: Relink /lib/x86_64-linux-gnu/libudev.so.1 with /lib/x86_64-linux-gnu/librt.so.1 for IFUNC symbol clock_gettime Segmentation fault (core dumped)对应解决方案是改用 apt 安装系统级 OpenCVapt install python3-opencv这说明在 Ubuntu 上pip 安装的 OpenCV 与系统库偶发冲突时可用 apt 版本兜底。2. 切换软链接前请确认 Python 3 可执行文件路径ln -s的目标必须是真实存在的解释器若写错路径会导致python命令失效。建议切换前先执行which python3或ls /usr/bin/python3*确认。3. 源配置的作用范围本文的apt源为系统级全局生效/etc/apt/sources.listpip源为当前用户生效~/.pip/pip.confWindows 下对应的 doc-en/pipChange.md 则使用用户级%appdata%\pip\pip.ini。三种方式互不影响可按需组合。总结本文围绕 Ubuntu 环境配置完成了三件事把apt-get源切换为清华镜像并更新系统、安装升级pip3并为其配置国内镜像、将默认python命令指向 Python 3。这三步为 faceai 项目在 Linux 下的运行扫清了依赖安装的障碍后续即可按 README_en.md 中的教程清单逐个运行人脸检测、性别识别、表情识别等示例并通过 faceai/versionPut.py 快速验证环境完整性。【免费下载链接】faceai一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faceai创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考