本文档提供了在各种平台和环境中安装和设置 face_recognition 库的全面说明。它涵盖了不同的安装方法、系统要求和特定于平台的说明，以帮助您开始使用该库。
有关安装后使用库 API 的信息，请参阅 核心 API。有关命令行工具的信息，请参阅 命令行界面。
在安装 face_recognition 之前，请确保您的系统满足以下要求：
| 要求 | 详情 |
|---|---|
| 操作系统 | macOS 或 Linux（Windows 未获得官方支持，但可能可用） |
| Python 版本 | Python 3.3+ 或 Python 2.7 |
| 依赖项 | dlib (>=19.7)、numpy、Pillow、face_recognition_models (>=0.3.0)、Click (>=6.0) |
| 可选的 GPU 支持 | 兼容 CUDA 的 GPU，并配备适用于 CNN 模型加速的正确驱动程序 |
来源：setup.py12-18 README.md82-91
安装具有 Python 绑定的 dlib（先决条件）
安装 CMake（dlib 所需）
使用 pip 安装 face_recognition
虽然 Windows 未获得官方支持，但有社区贡献的安装说明。
建议使用 Docker 进行更轻松的部署，尤其是在云服务上。该存储库提供了几种 Docker 配置。
有几个预构建的 Docker 镜像可用于不同的用例。
使用 Docker 运行
拉取并运行 Docker 镜像
或使用 docker-compose 构建并运行
适用于拥有 NVIDIA GPU 的用户（驱动程序 >= 384.81）
dockerfile: Dockerfile.gpuruntime: nvidia由于其有限的资源，Raspberry Pi 有特殊的安装要求。
Jetson Nano 由于 CUDA 库问题需要特殊处理。
遵循 Jetson Nano 特定的安装说明：Jetson Nano 安装说明
重要提示：Jetson Nano 上的 CUDA 库存在一个 bug，要求您注释掉 dlib 中的一行并重新编译它，如上述文章中所述。
在 FreeBSD 上，您可以使用包管理器。
如果您在安装过程中遇到问题或想快速试用该库，
此 VM 预装了 face_recognition 及其所有依赖项。
来源：README.md129-131 README.md105-106
安装完成后，请验证库是否正常工作。
检查命令行工具是否可用。
运行简单的 Python 测试。
| 问题 | 可能解决方案 |
|---|---|
| dlib 安装失败 | 确保 cmake 已安装并正确配置。在某些平台，您可能需要从源代码编译 dlib。 |
| 缺少依赖项 | 使用 pip install -r requirements.txt 确保所有必需的依赖项都已安装。 |
| GPU 加速不起作用 | 验证 CUDA 是否已正确安装，并且 dlib 是使用 CUDA 支持编译的。 |
| Windows 特定问题 | Windows 未获得官方支持。尝试使用 Docker 或社区贡献的安装指南。 |
| ImportError: No module named face_recognition | 验证安装路径是否在您的 Python 路径中，或尝试重新安装该包。 |
如果您仍遇到问题，请参阅 wiki 的 常见错误 部分。