Ubuntu19安裝dlib庫GPU+cuda+opencv

1.安裝顯卡驅動

• 安裝相關依賴

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文件中添加一條禁用命令

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

執行如下命令：

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf build the new kernel by:

重啓電腦

sudo update-initramfs -u
reboot

• 查詢NIVIDA驅動

去官網查看並且下載適合自己電腦的驅動程序，http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us， 並將對應的驅動程序下載下來。

 在下載的驅動的對應文件夾下面輸入，安裝驅動：

sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run

輸入nvidia-smi查看顯卡信息:

2.安裝CUDA庫

進入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，選擇安裝對應的CUDA庫

在下載好的cuda文件夾中，輸入sudo bash cuda_10.1.168_418.67_linux.run安裝cuda，並且選擇accept安裝。

安裝完成後在用戶的.bashrc文件夾下面加入，並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}}

• 檢查cuda是否安裝成功

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

安裝成功之後顯示信息如下

3.安裝cuDNN

cuDNN是GPU加速計算深層神經網絡的庫,在官網 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下載cuDNN。

解壓文件

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v5.0-ga.tgz

進入cuDNN解壓後的目錄，進行如下操作

cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #複製頭文件

進入lib64目錄下的動態文件進行復制和鏈接

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.安裝dlib GPU版本

• 進入官網下載dlib安裝包，http://dlib.net/

• 安裝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

• 默認安裝的dlib是GPU版本的，如果不想安裝GPU版本則如下：

cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1

• 安裝python版本

cd dlib-19.6
python setup.py install

• 不要GPU時

python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA

5.安裝opencv C++版本

• 從官網下載opencv安裝包，https://opencv.org/opencv-3-4.html
• 安裝cmake和依賴庫

$ sudo apt-get install cmake
$ sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

 

• 進入opencv文件目錄新建build目錄，並執行以下命令

$ cd opencv-3.4.6
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake  ..
$ sudo make -j12
$ sudo make install -j12

• 配置opencv

打開bashrc文件，並配置 vim ~/.bashrc

在文件的末尾加入：
export PKG_CONFIG_PATH=~/opencv3.4.6/build/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH 

保存之後，再使用命令   source ~/.bashrc  然後配置lib的路徑：

cd /etc/ld.so.conf.d
touch opencv.conf
sudo vi opencv.conf
寫入：
～/opencv3.4.6/build/lib
sudo ldconfig

• 檢查是否安裝成功

pkg-config --modversion opencv