Windows10下 python3.7 安装 facenet的教程
更新时间：2019年09月10日 14:14:45 作者：Charonmomo
这篇文章主要介绍了Windows10 python3.7 安装 facenet的教程，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
前提
1.python环境及tensorflow安装成功
2.Anaconda安装好 ，Anaconda安装步骤
安装步骤
1.下载facenet，https://github.com/davidsandberg/facenet.git
2.下载好后解压安装包。
3.在自己电脑对应的Anaconda3\Lib\site-packages目录下，新建facenet文件夹
4.将下载的facenet文件夹下的src文件夹下的所有文件拷贝到新建的文件夹中。
5.最后，在Anaconda Prompt内输入import facenet，不会报错即可
总结
以上所述是小编给大家介绍的Windows10下 python3.7 安装 facenet的教程，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
您可能感兴趣的文章:
- windows下python 3.9 Numpy scipy和matlabplot的安装教程详解
- Python3.9最新版下载与安装图文教程详解(Windows系统为例)
- 最新版 Windows10上安装Python 3.8.5的步骤详解
- 如何在windows下安装配置python工具Ulipad
- 音频处理 windows10下python三方库librosa安装教程
- 如何在Windows中安装多个python解释器
- Python如何在windows环境安装pip及rarfile
- windows python3安装Jupyter Notebooks教程
- Windows 下python3.8环境安装教程图文详解
- Python3.6 + TensorFlow 安装配置图文教程（Windows 64 bit）
- windows下python安装pip方法详解
- Windows下python3安装tkinter的问题及解决方法
- windows中安装Python3.8.0的实现方法
- windows下Python安装、使用教程和Notepad++的使用教程
- windows上安装python3教程以及环境变量配置详解
- windows下python虚拟环境virtualenv安装和使用详解
- windows下安装Python虚拟环境virtualenvwrapper-win
- windows安装python超详细图文教程
相关文章
Python使用textract实现从各种文件中提取文本信息
textract是一个强大的Python库,可以用于从各种文件格式中提取文本,本文将介绍textract的使用场景,以及一些常用的Python代码案例,希望对大家有所帮助2024-01-01
这篇文章主要介绍了pytorch 梯度NAN异常值的解决方案，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2021-06-06
除了数字，Python中最常见的数据类型就是字符串，无论那种编程语言，字符串无处不在。本文将为大家详细介绍Python中字符串的使用方法，需要的朋友可以参考一下2021-12-12
这篇文章主要介绍了Python中Scrapy爬虫图片处理方式和原理，需要的朋友学习参考下吧。2017-11-11
这篇文章主要介绍了分析并输出Python代码依赖的库的实现代码,需要的朋友可以参考下2015-08-08
这篇文章主要为大家详细介绍了Python3的高阶函数，主要介绍什么是高阶函数，高阶函数的用法以及几个常见的内置的高阶函数，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2022-01-01
Flask框架重定向,错误显示,Responses响应及Sessions会话操作示例
这篇文章主要介绍了Flask框架重定向,错误显示,Responses响应及Sessions会话操作,结合实例形式分析了flask框架中重定向,错误显示,Responses响应及Sessions会话操作相关使用技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下2019-08-08
python中关于requests里的timeout()用法
这篇文章主要介绍了python中关于requests里的timeout()用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2023-08-08
这篇文章主要介绍了Python设计模式之适配器模式原理与用法,结合实例形式分析了适配器模式的相关概念、原理及Python实现技巧,需要的朋友可以参考下2019-01-01
Python机器学习应用之基于天气数据集的XGBoost分类篇解读
XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题2022-01-01
最新评论