insightFace 项目地址： https://github.com/deepinsight/insightface
洞见实验室给出的参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33750684

一、搭建环境的困惑

• python 版本的选择问题

  该项目需要搭建python2 （官方建议python2.7）环境。个人在搭建环境过程中，遇到一个问题——在安装包：easydict的过程中，发现该包只有python2版本，没有python3版本。
  实际安装过程如下：

(py36) [root@localhost ~]# conda install -c https://conda.binstar.org/auto easydict
Fetching package metadata ...............
Solving package specifications: .

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:
  - easydict -> python 2.7*
  - python 3.6*
Use "conda info <package>" to see the dependencies for each package.

(py36) [root@localhost ~]# conda info easydict
Fetching package metadata .............

ResolvePackageNotFound: 
  - easydict

(py36) [root@localhost ~]# 

所以在发现这个问题之后，不再尝试搭建python3环境。

• 同一个包，安装了不同版本
  在刚开始尝试搭建环境的过程中，不清楚整体之间的关系，所以参考不同的教程，一股脑各种安装，导致执行一下命令：

conda list      或者
pip list 

一个依赖包不同版本同事共存。这个时候需要将低版本卸载，使用命令：

pip uninstal    包名
conda unistall  包名

二、运行代码出现的bug

在该项目中，使用了mxnet ，mxnet有CPU 版本和GPU 版本。安装过程见官网：

我在使用过程中系统环境是：CentOS 7 , 仅支持CPU。
在安装完所有环境之后。运行例子 /insightface/deploy/test.py ,运行之前需要将模型放在目录 ../models/model-r34-amf/model 下。
但是总是出现下边bug:

    raise RuntimeError(error_msg)
RuntimeError: simple_bind error. Arguments:
data: (1, 3, 112, 112)
[17:01:44] src/storage/storage.cc:118: Compile with USE_CUDA=1 to enable GPU usage

一开始很莫名其妙，还以为是自己安装mxnet的过程中选择错了，于是卸载了之前安装好的环境，又重新搭建了一遍，但是还是会出现这个问题。后来转变思路，从认为外部环境有问题转变为认为代码方法有问题。于是轻松在代码中找到了问题所在。
在 脚本 /insightface/deploy/test.py 中，有这样的接口：

parser.add_argument('--gpu', default=0, type=int, help='gpu id')   ## test.py 12行左后

其中出现gpu ,
还有、deploy/face_embedding.py中 有以下代码：

ctx = mx.gpu(args.gpu)

这边是问题所在，由于原项目代码一开始的例子代码是默认跑在支持GPU的环境下的，所以对于仅支持CPU的版本中，没有将有关GPU的方法修改过来，在这里将所有.gpu的 方法，修改为.cpu 即可。
如下如下：

parser.add_argument('--cpu', default=1, type=int, help='gpu id')
ctx = mx.gpu(args.cpu)