dlib.DLIB_USE_CUDAがFalseの場合の対処方法

![NOTE]

この作業はこちらで用意している`Dockerイメージ`を使用している場合は不要です。⭐️''

本稼働対象のPCにFACE01をインストールする時、システム環境によってはここに紹介する手順が必要になる場合があります💦

FACE01では、GPUの利用率を最大化するためにCUDAを使用します。通常、ターミナルでpip install dlibと入力することで、使用環境に応じてCUDAを使用できるようになります。

CUDAが利用可能かどうかを確認するには、以下のコマンドを使用します。

(FACE01)
FACE01 $ pip freeze | grep dlib
dlib==19.24.0
(FACE01)
FACE01 $ python
Python 3.8.10 (default, Nov 14 2022, 12:59:47)
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
True
>>>

この時点でFalseが表示される場合、CUDAを使用出来ていないことが判明します。

Dlibのアンインストール

まず、以下のコマンドを使用してDlibをアンインストールしてください。

pip uninstall dlib

dlib-19.24.tar.bz2の解凍

dlib-19.24.tar.bz2を解凍し、dlib-19.24ディレクトリを作成します。

tar xvjf dlib-19.24.tar.bz2
cd dlib-19.24

gcc-8を使用してビルド

Dlibをビルドする際には、gccのバージョンが非常に重要です。gccのバージョンが8以降の場合はサポートされません。次のようにして、gcc-8などを指定します。

(FACE01)
FACE01/dlib-19.24 $ export CC=/usr/bin/gcc-8
(FACE01)
FACE01/dlib-19.24 $ export CXX=/usr/bin/g++-8
(FACE01)
FACE01/dlib-19.24 $ python setup.py install

インストールの確認

以下のコマンドでインストールが成功したか確認します。

(FACE01)
FACE01/dlib-19.24 $ pip freeze | grep dlib
dlib==19.24.0
(FACE01)
FACE01/dlib-19.24 $ python
Python 3.8.10 (default, Nov 14 2022, 12:59:47)
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
True
>>>
(FACE01)
FACE01/dlib-19.24 $

Trueであることが確認できたら、作業は完了です🎉。