问dlib不使用CUDA

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我也遇到过类似的问题，虽然我安装了cuDNN编译器和其他驱动程序，但我没有安装CUDA库，它阻止了dlib使用CUDA指令进行编译。

下一部分是从this repo下载dlib。

然后运行这个命令来安装带有CUDA和AVX指令的dlib，你不需要使用make file通过CMake手动编译它：

python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA

现在重要的部分是读取日志，如果python可以实际找到CUDA，cuDNN并可以使用CUDA编译器编译测试项目。下面是几行重要的代码：

-- 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...

我面临的第二个问题与CMake版本有关。最新版本的cuda和dlib有一些已知的问题，所以我不得不安装CMake 3.12.3才能正常工作。

与在Windows上一样，有两个不同的问题导致了这一问题：

没有安装installation.

• You或

1. 安装了上述2个库，但没有初始化环境变量的cuDNN CUDA。对于这两个库的conda安装，这一点尤其正确。Conda会安装它们，但不会设置环境变量。conda的重点不在于全局设置它们，

，

1. ，这是我不确定的事情，但可能会修复。环境变量的名称是CUDA_PATH_xxxx，而不是Nvidia网站安装说明中给出的CUDA_PATH。

如果前两次更正不起作用，请尝试第三个。当时我的CUDA版本是10.1。

我们遇到了完全相同的问题，即CUDA驱动程序安装正确，但dlib.DLIB_USE_CUDA标志为'False‘。

通过'pip3 install -v dlib‘安装dlib表明它使用的是不兼容的不同版本的C++编译器。

安装Visual Studio 14 2015为我们解决了这个问题。

需要注意的一件事是，当我们尝试使用源代码中的命令'python setup.py install‘进行安装时，我们收到了dlib将使用cuda的消息，但dlib.DLIB_USE_CUDA标志仍然设置为False。