Windows ：

如果已装好cuda、cudnn，可通过conda-forge安装GPU版本的dlib

conda install -c conda-forge dlib

Linux

apt install cmake

cmake -version

conda create --name face_recognition_env python=3.9.23

conda activate face_recognition_env

mkdir -p face_recognition/packages/dlib/build

cd face_recognition/packages/dlib/build

# 编译dlib

cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1

cmake --build .

cd ..

# 安装dlib

python setup.py install --set USE_AVX_INSTRUCTIONS=1 --set DLIB_USE_CUDA=1

pip list

import dlib

print(dlib.DLIB_USE_CUDA)

下载Miniconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

Miniconda3-py39_23.5.0-3-Windows-x86_64.exe

安装完毕 右键管理员身份运行Miniconda

设置环境

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda

conda config --set show_channel_urls yes

设置清华源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建环境

conda create --name test_env python=3.9

激活环境

conda activate test_env

安装dlib

conda install -c conda-forge dlib

剩下依赖pip可以直接安装。

查看GPU版本是否成功

import dlib

print(dlib.DLIB_USE_CUDA)