Я установил dlib с помощью pip. моя графическая карта поддерживает CUDA, но во время работы dlib она не использует GPU.
Im работает над ubuntu 18.04
Python 3.6.5 (default, Apr 1 2018, 05:46:30)
[GCC 7.3.0] on linux
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
False
Я также установил драйвер NVidia Cuda Compile, но он все еще не работает.
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
Может ли кто-нибудь помочь мне, как заставить его работать. ?
У меня были похожие проблемы, в моем случае мне не хватало библиотеки cuDNN, которая не позволяла dlib компилироваться с инструкциями CUDA, хотя у меня был установлен компилятор CUDA и другие драйверы.
Следующая часть - скачать dlib из этого репозитория.
Затем выполните эту команду, чтобы установить dlib с инструкциями CUDA и AVX, вам не нужно вручную скомпилировать его с помощью CMake, используя make file:
python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA
Важной частью сейчас является чтение журнала, если питон действительно может найти CUDA, cuDNN и может использовать компилятор CUDA для компиляции тестового проекта. Это важные строки:
-- 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...
Вторая проблема, с которой я столкнулся, была связана с версиями CMake. В последней версии были некоторые известные проблемы с cuda и dlib, поэтому мне пришлось установить CMake 3.12.3, чтобы он работал.
_cmake_extra_options = ["-G", "Visual Studio 15 2017", "-T", "host=x64"]
в строке 50 файла setup.py.
У нас была такая же проблема, когда драйверы CUDA были установлены правильно, но флаг dlib.DLIB_USE_CUDA был "False".
Установка dlib через 'pip3 install -v dlib' показывает, что он собирал другую версию компилятора C++, которая несовместима.
Установка Visual Studio 14 2015 решила эту проблему для нас.
Следует отметить, что мы получили сообщение о том, что dlib будет использовать cuda, когда мы попытались установить с помощью команды "python setup.py install" из исходного кода, но флаг dlib.DLIB_USE_CUDA по-прежнему был установлен в False.
Как и в Windows, есть две разные проблемы:
У вас нет установки CUDA или cuDNN.
Вы установили вышеупомянутые 2 библиотеки, но не инициализировали переменные среды. Это особенно верно для conda установки обеих библиотек. Конда устанавливает их, но не устанавливает переменные среды. Конда не в том, чтобы устанавливать их глобально.
Это то, что я не уверен, но может исправить. Имя переменной среды - CUDA_PATH_xxxx, а не CUDA_PATH, как указано в инструкции по установке на сайте Nvidia.
Попробуйте третий, если первые 2 исправления не сработали. Моя версия CUDA 10.1 в то время.