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dlib的CUDA加速

人工智能 迷途小书童 0评论

软硬件环境

  • Intel(R) Xeon(R) 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

Nivdia的驱动及CUDA的安装请见 https://xugaoxiang.com/2019/12/13/ubuntu-cuda/, 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,通过apt安装

sudo apt install build-essential 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

dlib_cuda_01

dlib_cuda_02

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())

dlib_cuda_03

参考资料

  1. https://github.com/davisking/dlib
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