dlib的CUDA加速
软硬件环境
- Intel® Xeon® CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz
- GTX 1070 Ti 32G
- ubuntu 18.04 64bit
- anaconda with python 3.6
- CUDA 9.0
准备工作
N卡的驱动及CUDA的安装请见 https://blog.xugaoxiang.com/ai/ubuntu-cuda.html, 如果之前通过 conda 或者 pip 安装过dlib, 也必须要先卸载掉
conda uninstall dlib
pip uninstall dlib
因为dlib是用C++语言编写, 编译需要用到 cmake,
sudo apt install cmake
dlib的CUDA支持
git clone https://github.com/davisking/dlib.git
cd dlib
mkdir build
cd build
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
cmake --build .
cd ..
python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA
在编译的过程中注意看下终端的输出, 看看CUDA相关的状态
验证
在安装完毕后, 咱们来验证下是否安装成功
# python script
import dlib
print(dlib.__)
print(dlib.DLIB_USE_CUDA)
print(dlib.cuda.get_num_devices())