Es ist mir gelungen, dlib mit aktiviertem CUDA und aktiviertem cuDNN zu installieren, daher habe ich es als Memorandum aufgezeichnet. Die Installationsmethode unterscheidet sich je nach Version von dlib, und CUDA ist möglicherweise nicht aktiviert, selbst wenn Sie dem Artikel im Internet folgen. Die Installationsmethode ändert sich jedes Mal, wenn dlib aktualisiert wird. Wenn dies nicht funktioniert, überprüfen Sie dlib offizielle Anleitung zum Kompilieren. Das folgende Verfahren ist die Installationsmethode ab dem 6. Juli 2020
Wenn Sie CUDA und cuDNN noch nicht installiert haben, installieren Sie zuerst die beiden.
##Installieren Sie zuerst CUDA
$ sudo apt update -y
$ sudo apt upgrade -y
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
$ sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get -y update
$ sudo apt-get -y install cuda
$ echo "export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}" >> ~/.bashrc
$ echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}" >> ~/.bashrc
Hier neu starten Vergewissern Sie sich nach dem Start, dass CUDA mit dem folgenden Befehl installiert ist
$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
Wenn Sie bestätigen können, ist die Installation von CUDA abgeschlossen Installieren Sie dann cuDNN
#cuDNN-Installation
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
Hier neu starten Damit ist die Installation von CUDA und cuDNN abgeschlossen.
$ sudo apt -y install cmake
Überprüfen Sie dlib offiziell und laden Sie den neuesten Quellcode herunter
$ wget http://dlib.net/files/dlib-19.20.tar.bz2
$ tar -jxvf dlib-19.20.tar.bz2
Installieren Sie mit setup.py im Ordner dlib-19.20 dlib-19.20 muss nicht mit dem Befehl make installiert werden Es gibt auch viele Artikel, die Sie benötigen, um die Option `` `-yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA``` hinzuzufügen. In Version 19.20 ist die Option yes aufgehoben und standardmäßig aktiviert, sodass das Hinzufügen der Option nicht mehr erforderlich ist.
$ cd dlib-19.20
$ python3 setup.py install
Stellen Sie sicher, dass CUDA und cuDNN aktiviert sind, wenn setup.py ausgeführt wird. Wenn die folgende Meldung nicht angezeigt wird, werden CUDA und cuDNN mit deaktiviertem Status installiert.
-- Found CUDA: /usr/local/cuda-10.2 (found suitable version "10.2", minimum required is "7.5")
-- Looking for cuDNN install...
-- Found cuDNN: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so
-- Building a CUDA test project to see if your compiler is compatible with CUDA...
-- Checking if you have the right version of cuDNN installed.
-- Enabling CUDA support for dlib. DLIB WILL USE CUDA
Ich erhalte auch eine Warnung `Keine BLAS-Bibliothek gefunden, also mit in BLAS eingebauten dlib `, die ignoriert werden kann (vielleicht)
Starten Sie Python im interaktiven Modus. Wenn DLIB_USE_CUDA True ist, wird es erfolgreich beendet. Wenn es hier falsch ist, werden CUDA und cuDNN nicht angewendet und installiert.
$ python3
Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 19:59:22)
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
True
Recommended Posts