CentOS安装GeneFace++条件

一、硬件要求

• CPU：建议使用至少Intel Core i5或同等水平的处理器（支持多核并行计算，提升模型训练/推理效率）。
• 内存：至少16GB RAM（推荐32GB或更多，满足大规模神经网络模型的内存占用需求）。
• 存储：至少256GB可用硬盘空间（推荐512GB或更多，用于存储项目文件、预训练模型及中间数据）。
• 显卡：建议使用NVIDIA GTX 1060及以上独立显卡（需支持CUDA加速，确保模型训练和推理的高效性）。

二、软件要求

• 操作系统：CentOS 7或CentOS 8（官方推荐Linux环境，确保与项目依赖的库兼容性）。
• Python环境：建议使用Python 3.6或更高版本（项目基于PyTorch框架，需Python 3.6+支持动态计算图）。
• 依赖库：
• 基础工具：CMake（用于项目编译）、Git（用于克隆源码）、wget（用于下载依赖）；
• 开发工具：GCC/G++（编译C++代码，建议版本≥5.4）、make（构建项目）；
• 深度学习框架：CUDA（NVIDIA GPU加速库，建议版本≥11.0）、cuDNN（CUDA深度学习库，建议版本≥8.0）；
• Python包：通过requirements.txt安装（包含PyTorch、NumPy、OpenCV等，需匹配Python版本）。

三、环境准备

• 系统更新：安装前执行sudo yum update -y，确保系统软件包为最新版本，避免兼容性问题。
• 开发工具安装：运行sudo yum groupinstall -y "Development Tools"，安装gcc、make、cmake等基础开发工具。
• 依赖库安装：通过sudo yum install -y cmake git wget python3 python3-devel安装基础依赖；CUDA和cuDNN需从NVIDIA官网下载对应版本的RPM包，使用rpm命令安装。

四、注意事项

• 权限问题：编译或安装过程中若遇到权限不足，可使用sudo命令（如sudo make install），但建议使用普通用户安装后配置环境变量。
• 路径配置：若将GeneFace++安装至非标准路径（如/usr/local/geneface），需将路径添加至PATH（export PATH=$PATH:/usr/local/geneface/bin）和LD_LIBRARY_PATH（export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/geneface/lib）环境变量中，确保系统能找到可执行文件和库。
• 依赖冲突：建议使用conda创建独立Python环境（如conda create -n geneface python=3.9），避免与其他项目的依赖冲突。