• Fakeapp2.2安装,使用简记


    1,硬件和操作系统,支持cudaNvidia显卡,8G及以上的内存,Windows10 x64(推荐,Windows7 x64亲测可行),可以使用gpu-z查看你的显卡详情

    我的笔记本是双显卡(都是渣渣),Intel集显不支持cudaNvidia GT750M支持,双显卡的电脑需要在设备管理器禁用集显

    2,安装cuda9.0(不是9.1)和对应版本的cudnn,下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit,点Download Now->Release Notes->右上角older->CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017)选择对应版本,把Base InstallerPatch 1 (Released Jan 25, 2018)Patch 2 (Released Mar 5, 2018)都下载下来并按顺序安装,会自动添加环境变量。到https://developer.nvidia.com/cudnn下载cudnn,需要登陆,没有账号就注册一个,勾选I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement就会出现下载链接,Download cuDNN v7.1.1 (Feb 28, 2018), for CUDA 9.0,选择对应操作系统的版本,我的cuDNN v7.1.1 Library for Windows 10,下载得到压缩包,把里面的文件解压到cuda安装目录(我的:C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0)下的对应目录,把CUDA_PATHin(我的:C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0in)添加到环境变量。Win+R组合键,输入cmd,回车,打开命令行窗口,输入nvcc -V,回车

    3.安装python3.6tensorflow1.5python下载地址:https://www.python.org/downloads/,下载最新的3.6.4版本,安装时勾选最下面Add Python3.6 to PATH,推荐自定义安装,安装完确认下PythonPython36PythonPython36Scripts是否加入了环境变量,没有就手动添加一下。然后就可以打开命令行窗口,输入:pip install tensorflow-gpu==1.5安装tensorflow1.5gpu版,为了提高下载速度可以先配置使用国内的源。方法:在C:Users[your username]目录新建pip目录,再到pip目录下新建pip.ini内容如下(清华的源)

    [global]

    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    进入python环境,import tensorflow as tf如果不报错就可以了

    4.搜索并下载:vc++2015运行库64(最小的十几兆,比下载visual studio2015快多了,主要是visual studio2015安装太慢了),.net framework 4.6 Windows10应该自带,不放心就搜索下载安装试试,反正也就几十兆的文件。

    5.下载并安装Fakeapp2.2.0,官网https://www.fakeapp.org/去下载,或者

    App download: https://directme.ga/#!hSJkTAyT!mFeZ7x1ogMuy6tVWgqh-9LwxuQ24e3ZKGXd1bQA0PAo 

    Core library download: https://directme.ga/#!hGhRgIQD!n0Ueix8fP96F13mvluh-NTl0Soz7BypKBv94h3SJ0Lw

    得到FakeApp Setup 2.2.0.execore.zip

    先安装FakeApp Setup 2.2.0.exe,默认安装到C:Users[USER]AppDataLocalFakeApp

    需要显示隐藏文件才能查看,安装完复制到其他分区,如:D:Program FilesFakeApp,把core.zip解压到D:Program FilesFakeAppapp-2.2.0 esourcesapi,(把D:Program FilesFakeAppapp-2.2.0 esourcesapi orchlib添加到环境变量,如果添加过C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0in就无需再添加),安装完毕,找两个小视频试试看能耍了没。

    6.GET DATASET,输入视频路径和fps(视频较长就把fps设置低点,比如填1),使用默认设置(gpu模式)EXTRACT试试,先会把视频按fps拆分,再提取人脸。

    7.TRAIN,自建model文件夹,把路径填进去,DATA  AB填人脸所在路径,修改设置,主要是Batch Size,Nodes,Layers,我的计算机配置太低,分别设置到[16,128,3]才能开始训练,否则一直报错,训练开始会弹出一个新窗口,在这个窗口上按“q”结束训练。

    8.CREATE,能训练了就接着试试生成,model路径,要换脸的视频路径,fps(必须输入)。

    9.遇到报错就在工作目录或是FakeAppapp-2.2.0目录,打开log.txt看错误代码,看不懂就去官方论坛搜素。

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