私はpipを使用してdlibをインストールしました。私のグラフィックカードはCUDAをサポートしていますが、dlibの実行中はGPUを使用していません。
私はubuntu 18.04に取り組んでいます
Python 3.6.5 (default, Apr 1 2018, 05:46:30)
[GCC 7.3.0] on linux
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
False
NVidia Cuda Compileドライバーもインストールしましたが、まだ機能しません。
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
誰でも私にそれを機能させる方法を手伝ってくれる? ?
同様の問題があり、私の場合はCUDNNライブラリーが欠落していたため、CUDAコンパイラーや他のドライバーをインストールしていても、dlibがCUDA命令でコンパイルできませんでした。
次の部分は、dlibを this repo からダウンロードすることです。
次に、このコマンドを実行してdlibをCUDAおよびAVX命令でインストールします。makeファイルを使用してCMakeで手動でコンパイルする必要はありません。
python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA
pythonが実際にCUDA、cuDNNを検出でき、CUDAコンパイラを使用してテストプロジェクトをコンパイルできる場合、ログを読み取ることが重要です。これらは重要な行です。
-- Found CUDA: /usr/local/cuda/bin/ (found suitable version "8.0", minimum required is "7.5")
-- Looking for cuDNN install...
-- Found cuDNN: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so
-- Building a CUDA test project to see if your compiler is compatible with CUDA...
私が直面していた2番目の問題は、CMakeのバージョンに関連していました。最新バージョンにはcudaとdlibに関するいくつかの既知の問題があったため、機能させるためにCMake 3.12.3をインストールする必要がありました。
CUDAドライバーが正しくインストールされているのとまったく同じ問題がありましたが、dlib.DLIB_USE_CUDAフラグは「False」でした。
「pip3 install -v dlib」を介してdlibをインストールすると、互換性のない別のバージョンのC++コンパイラーを取得していたことが示されます。
Visual Studio 14 2015をインストールすると、この問題は解決しました。
注意すべき点の1つは、ソースコードから「python setup.py install」コマンドを使用してインストールしようとしたときに、dlibがcudaを使用するというメッセージが表示されたにもかかわらず、dlib.DLIB_USE_CUDAフラグがFalseに設定されていたことです。
Windowsと同様に、これにつながる2つの異なる問題があります。
CUDAインストールまたはcuDNNインストールがありません。
上記の2つのライブラリをインストールしましたが、環境変数を初期化していません。これは、両方のライブラリのcondaインストールに特に当てはまります。 Condaはそれらをインストールしますが、環境変数を設定しません。 condaの完全なポイントは、それらをグローバルに設定することではありません。
これは私にはよくわかりませんが、修正される可能性があります。環境変数の名前はCUDA_PATH_xxxxであり、Nvidia Webサイトのインストール手順で指定されたCUDA_PATHではありません。
最初の2つの修正がうまくいかなかった場合は、3番目の修正を試してください。私のCUDAバージョンは10.1です。