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未安装tensorflow ，一键安装包起码会中途错误退出2次 导致后续很多依赖包未安装。
基本前置需要的包，先查显卡信息tensor core 运算量 是否支持深度学习 。然后安装深度学习需要的依赖包，对应版本。
更新显卡驱动 安装visual studio 2022再开发包 无须选择开发平台 然后nvdia官网（如果是nvdia显卡的话） 下载CUDA ,CUDNN CUDA安装 自定义 选择路径 只安装CUDA 第一选项即可，报错的话 可能以前安装过 需要换新文件夹 或者取消选择已安装过的插件 或者依赖库未安装 ， cudnn 下载后 解压缩 到 CUDA目录 覆盖重复文件， 然后系统环境变量里添加刚才覆盖的3个目录，网上有教程 ，然后 也需要安装的anaconda,python,git . git是用来下载github文件的 anaconda 是创建虚拟环境的 python是必备语言。 然后打开anaconda 环境 -选faceswap，没有的话用命令创建 切换cd faceswap 然后运行 python setup.py setup.py是faceswap里编译好的一键安装 。然后运行后进入设置 enble amd,docker 两个选项 因为要用显卡gpu运算 所以用不到 选择 no。 docker也是虚拟环境容器所以不需要安装了 其他的全部选yes，然后它就开始安装其他依赖包 ，msys2 bazel这些tensorflow需要的，然后它下载tensorflow 大概率又会因为超时 失败，所以自己用清华镜像源下载安装，pip install tensorflow-gpu==2.9.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-host 。这个安装可能会报错 保证你的pip安装包是最新的 然后tensorflow-gpu==x.x.x 是版本 它编译好的代码限制的范围是最低2.7-2.10 所以直接选择合适的匹配的版本号 输入就可以了 然后后面跟着的是镜像链接地址 trusted-host是信任 否则它可能报错网址是否安全 基本上如果版本对的话 是会一直安装到结束的 然后就可以 运行python faceswap.py gui 启动 图形界面了 至于官网英文教程 有疏忽的地方 也有多余的地方
基本前置需要的包，先查显卡信息tensor core 运算量 是否支持深度学习 。然后安装深度学习需要的依赖包，对应版本。
更新显卡驱动 安装visual studio 2022再开发包 无须选择开发平台 然后nvdia官网（如果是nvdia显卡的话） 下载CUDA ,CUDNN CUDA安装 自定义 选择路径 只安装CUDA 第一选项即可，报错的话 可能以前安装过 需要换新文件夹 或者取消选择已安装过的插件 或者依赖库未安装 ， cudnn 下载后 解压缩 到 CUDA目录 覆盖重复文件， 然后系统环境变量里添加刚才覆盖的3个目录，网上有教程 ，然后 也需要安装的anaconda,python,git . git是用来下载github文件的 anaconda 是创建虚拟环境的 python是必备语言。 然后打开anaconda 环境 -选faceswap，没有的话用命令创建 切换cd faceswap 然后运行 python setup.py setup.py是faceswap里编译好的一键安装 。然后运行后进入设置 enble amd,docker 两个选项 因为要用显卡gpu运算 所以用不到 选择 no。 docker也是虚拟环境容器所以不需要安装了 其他的全部选yes，然后它就开始安装其他依赖包 ，msys2 bazel这些tensorflow需要的，然后它下载tensorflow 大概率又会因为超时 失败，所以自己用清华镜像源下载安装，pip install tensorflow-gpu==2.9.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-host 。这个安装可能会报错 保证你的pip安装包是最新的 然后tensorflow-gpu==x.x.x 是版本 它编译好的代码限制的范围是最低2.7-2.10 所以直接选择合适的匹配的版本号 输入就可以了 然后后面跟着的是镜像链接地址 trusted-host是信任 否则它可能报错网址是否安全 基本上如果版本对的话 是会一直安装到结束的 然后就可以 运行python faceswap.py gui 启动 图形界面了 至于官网英文教程 有疏忽的地方 也有多余的地方
