facefusion 安装指导教程（安装python、CUDA 安装以及cuDNN安装）

 facefusion 安装指导教程

facefusion 安装指导教程

Linux平台环境安装脚本 参考： https://docs.facefusion.io/installation/platform/linux

###  检查现有的python环境，安装python

python

##如果不是Python 3.10 版本建议首先安装的python ，建议使用的python 管理工具安装，使用root 账号权限进行安装，在后续程序安装之中使用虚拟环境，保障新安装的程序与现有的程序环境不冲突。

1. ubunttu 安装pyenv 可参考之前博文， https://seealso1884.blogspot.com/2023/10/ubuntupyenv.html

2. 安装pip / git / curl / ffmpeg  等组件

可以参考：https://seealso1884.blogspot.com/2023/12/ubuntu-ffmpeg.html

apt install python3-pip

apt install git-all

apt install curl

apt install ffmpeg

检查版本：

###  创建的python 环境虚拟环境，方便后续更新环境

1.查看目前python版本 

pyenv version

2.创建在3.10.6 下的虚拟环境

pyenv virtualenv 3.10.6 face-env

3.激活虚拟环境

pyenv activate face-env

### CUDA 安装以及cuDNN安装，安装过程参考

1. CUDA Toolkit 11.8 Downloads 安装官方教程  

https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=18.04&target_type=deb_local

2.cuDNN安装教程

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#package-manager-ubuntu-install

3. 安装之后的使用 nvidia-smi 查看英伟达驱动 

root@VM-84-133-ubuntu:/home/ubuntu# nvidia-smi

4.安装之后的查看cuDNN版本是否安装成功

root@VM-84-133-ubuntu:/home/sduser# dpkg -l | grep cudnn

###  安装软件程序包

1. Clone Repository

git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git

2. Install dependencies

We highly recommend to work with a venv or conda to avoid issues.

pip install -r requirements.txt

3. Done

You should be able to run roop using python run.py command. Keep in mind that while running the program for first time, it will download some models which can take time depending on your network connection.

###重要信息，有些用户安装之后没有GPU 选项原因可能如下：

1. Please don't upgrade the onnxruntime to a version other than defined in the requirements.txt file.

2. 更新pip list 同时安装  pip install onnxruntime-gpu==1.16.0

3.执行命令 python run.py --execution-provider cuda

###重要信息，更新torch与cuda 以及驱动版本匹配：

https://blog.csdn.net/qq_40502460/article/details/116309159