face_recognition配置与安装

conda搭建虚拟环境

conda添加国内源
因为默认的conda仓库源在海外，速度比较慢，所幸国内有一些镜像站，例如清华源就很好用。
这里根据清华源的官方文档https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/做一下配置：
将下述内容替换到 C:\Users\你的用户名目录的 .condarc 文件中【用记事本打开】
提示：直接复制文档中的内容，可能会出现格式问题，建议去
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/复制
若目录中没有 .condarc 文件，可在Anaconda Prompt命令行中先执行指令以下指令，生成 .condarc 文件

conda config --set show_channel_urls yes

在Anaconda Prompt命令行运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
最后，用 conda info 查看是否已经把源添加进去了。

创建虚拟环境

在Anaconda Prompt命令行输入：

conda create -n name python=? -y

环境会比较慢，大家耐心等待一下，而且会根据大家的网速的原因，可能会出现
time out 报错，不要慌，重试几次就可以了。
name 是虚拟环境名称，可以根据自己喜好命名。
python=? 表示安装python版本。

-y 表示创建途中询问是否继续时都选yes。

激活虚拟环境

在Anaconda Prompt命令行输入：

conda activate name

输入 conda list 查看虚拟环境当前有哪些工具包，因为没有装其他工具，所以现在的虚拟环境是干净的。

退出虚拟环境

在Anaconda Prompt命令行输入：
即可退出当前虚拟环境。

删除虚拟环境

如果想要删除整个虚拟环境，可以在系统环境下（即退出当前虚拟环境）的Anaconda Prompt命令行输入：

conda deactivate conda remove -n name --all

一般在虚拟环境出错的情况下才会选择直接删除。
这一操作了解，不用操作

安装项目所需工具包

在安装前，记得激活自己的虚拟环境，在Anaconda Prompt命令行输入指令：
接着在命令行输入指令：

conda activate name

注意：
1.直接复制文档中的内容到命令行，- 会不识别，所以复制了命令，需要检查一下，命令是否正确，opencv-python的 - 是否有。
接着在命令行输入指令：

pip install numpy==1.18.1 scipy matplotlib seaborn pillow opencv- python==3.4.2.17 tensorflow==1.9.0 h5df requests psutil sklearn

接下来安装:

>pip install cmake
>pip install dlib//不行可用下面这行代码
pip install dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install face_recognition