Ubuntu19安装dlib库GPU+cuda+opencv
1.安装显卡驱动
- 安装相关依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev- 禁用nouveau
在 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf文件中添加一条禁用命令
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off执行如下命令：
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf build the new kernel by:重启电脑
sudo update-initramfs -u
reboot- 查询NIVIDA驱动
去官网查看并且下载适合自己电脑的驱动程序，http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us， 并将对应的驱动程序下载下来。
在下载的驱动的对应文件夹下面输入，安装驱动：
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run
输入nvidia-smi查看显卡信息:
2.安装CUDA库
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，选择安装对应的CUDA库
在下载好的cuda文件夹中，输入sudo bash cuda_10.1.168_418.67_linux.run安装cuda，并且选择accept安装。
安装完成后在用户的.bashrc文件夹下面加入，并source .bashrc更新配置
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
-
检查cuda是否安装成功
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery安装成功之后显示信息如下
3.安装cuDNN
cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库,在官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载cuDNN。
解压文件
tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v5.0-ga.tgz进入cuDNN解压后的目录，进行如下操作
cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include #复制头文件进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接
cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.0
sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.0 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
4.安装dlib GPU版本
- 进入官网下载dlib安装包，http://dlib.net/
- 安装dlib C++版本
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
sudo apt-get install libatlas-base-dev libboost-python-dev
cd dlib-19.6
cd dlib
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
sudo make install
sudo ldconfig- 默认安装的dlib是GPU版本的，如果不想安装GPU版本则如下：
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1- 安装python版本
cd dlib-19.6
python setup.py install- 不要GPU时
python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA5.安装opencv C++版本
- 从官网下载opencv安装包，https://opencv.org/opencv-3-4.html
- 安装cmake和依赖库
$ sudo apt-get install cmake
$ sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
- 进入opencv文件目录新建build目录，并执行以下命令
$ cd opencv-3.4.6
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ sudo make -j12
$ sudo make install -j12- 配置opencv
打开bashrc文件，并配置 vim ~/.bashrc
在文件的末尾加入：
export PKG_CONFIG_PATH=~/opencv3.4.6/build/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存之后，再使用命令 source ~/.bashrc 然后配置lib的路径：
cd /etc/ld.so.conf.d
touch opencv.conf
sudo vi opencv.conf
写入：
～/opencv3.4.6/build/lib
sudo ldconfig-
检查是否安装成功
pkg-config --modversion opencv