当我使用 tensorflow_gpu 时，Dlib 不使用 GPU

Question

我有 2 个版本 的 tensorflow、cpu 和 gpu。我正在使用 conda 来管理我的环境。当我激活 cpu 时，dlib 可以在 GPU 上很好地运行。但是当我使用 gpu 时，它只是 cpu 上的运行。我不知道为什么，请帮助我。

有一些我的系统信息，不知道能不能给点信息。

Ubuntu 18.04LTS
python 3.6
CUDA 10.1
tensorflow-GPU 1.9.0
张量流 1.12.0

测试代码

conda activate ML

ipython

>>> import dlib

>>> dlib.DLIB_USE_CUDA

True

上面的代码输出 True 但下面的代码输出 False。

conda activate ML_GPU

ipython

>>> import dlib

>>> dlib.DLIB_USE_CUDA

False

我希望当我使用 GPU 版本的 tensorflow dlib 时，可以像 CPU 那样使用我的 GPU。有人可以帮忙吗？

Answer 1

我已经通过手动安装 dlib 解决了这个问题。有一些步骤可以做到这一点。

注意：您应该在虚拟环境中执行这些步骤。

conda activate ML_GPU

pip uninstall dlib

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

最后一步还是有问题。如果您看到这样的信息，您应该注意——已找到 CUDA，但您的编译器未能编译一个简单的 CUDA 程序，因此 dlib 不会使用 CUDA。

那么你应该改变你的g++编译器版本。你也可以从
找一些资料。

我的g++版本是:(Ubuntu 6.5.0-2ubuntu1~18.04) 6.5.0 20181026，最新版本似乎与CUDA不兼容。

如果一切正常，你会看到

>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
True

当我使用 tensorflow_gpu 时，Dlib 不使用 GPU

Dlib don't using GPU when I using tensorflow_gpu

tensorflow

dlib