win10安装dlib问题记录

这两天安装dlib,使用pip install dlib一直失败。一路升级打怪终于给安上了,总结一下网上的帖子,记录一下。由于使用的Anaconda,根据网上的说法在Python3.6和python3.8环境各操作了一遍,方法都是下载安装包本地安装。

本文环境:

  • Anaconda Python3.8
  • Anaconda env python3.6
  • visual studio 2017(须大于2015版本)

1. Python3.6环境

首先需要安装cmake,boost:

pip install cmake 
pip install boost

下载whl文件:https://pypi.org/simple/dlib/
选择 dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
打开powershell,cd到下载文件所在的路径,输入

pip install  dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 

即可完成安装

2. Python≥3.7环境

(1). 安装Visual Studio

首先需要安装visual sdudio,版本大于等于2017,15的我试过有问题(好像是装其他包时出的问题,反正推荐新一点的)

vs2017安装好C++开发环境后,要将 cl.exe 的路径加入到环境变量,

编辑环境变量,添加到系统环境变量PATH中,我的路径如下,有四个,可以都加上
在这里插入图片描述
见到如下截图说明cl配置正常了
在这里插入图片描述
(2). 安装cmake

pip install cmake 

(3). 安装boost

http://www.boost.org/ 下载boost

在这里插入图片描述然后将下载的boost解压,放到python安装目录,我放到了Anacond根目录下。然后运行bootstrap.bat文件,双击生成的b2.exe运行。安装完成后在当前目录输入b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static,或者.\b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static

安装完成会有提示,按照提示将安装完成后的boost 文件加路径加入到环境变量

在这里插入图片描述

(4). 安装dlib

3.7以上的不能用whl文件安装,下载源码包安装:https://pypi.org/simple/dlib/
选择新版本,我试了dlib-19.14.0.tar.gz,dlib-19.22.1.tar.gz两种都能装上,应该中间的也都可以。解压后将源文件放到Python的安装目录,我放在了Anaconda的根目录下。

cd 到 dlib 目录下 运行命令 python setup.py install

报了一堆错:

在这里插入图片描述总的来说就是一类错误和一类警告
error C2734: “GifAsciiTable8x8”: 如果不是外部的,则必须初始化常量对象 (编译源文件 E:\APKS\dlib-19.14.0\too

warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode

有上面这种错误,原因是CMake 在寻找计算机环境里面的 libfig库,没有找到。
解决方法:可以不启用 gif support,运行:

python setup.py install --no DLIB_GIF_SUPPORT

警告的原因是编码格式问题,需要将报警告的文件格式改为Unicode编码。参考 这边文章 设置 Visual studio更改编码格式。我尝试着去改了它提示的文件,下次运行就有新的文件警告了,说明需要全部转换,我暂时还没有找到一个好的工具能够批量转换文件夹。

然后将 安装完成后的目录下的三个如下截图文件夹 复制到 python安装文件夹的lib下面
在这里插入图片描述
然后将dlib安装路径下的文件复制到Python安装目录的DLLs文件夹中。
在这里插入图片描述dlib安装完成。

3. 测试

运行没有报错说明安装成功
在这里插入图片描述
参考

  1. Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑

  2. Python学习(一)——安装Dlib包

  3. Windows 安装Dlib出现的问题

### 安装 Python 库 `dlib` #### 方法一:通过预编译的 `.whl` 文件安装 如果在线安装失败,可以通过下载适合当前环境的 `.whl` 文件来完成安装。以下是具体操作: 1. **确认 Python 版本** 使用以下命令查看本地已安装Python 版本: ```bash python --version ``` 这有助于找到匹配的 `.whl` 文件[^1]。 2. **访问第三方资源获取 `.whl` 文件** 前往支持不同 Python 版本(如 3.7 至 3.11)的站点,下载对应系统的 `.whl` 文件。例如可以从 [Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#dlib) 下载适用版本。 3. **使用 pip 安装 .whl 文件** 将下载好的 `.whl` 文件放置于指定目录下并运行如下命令: ```bash pip install 路径/至/dlib‑xx.x‑cpXX‑cpXXm‑win_amd64.whl ``` --- #### 方法二:利用国内镜像源安装 当网络条件不佳或者国外官方仓库不可达时,可尝试切换为国内镜像源进行安装。以下是两种常用方式之一: 1. **更新 CMake 和 Boost 工具链** 部分情况下需要预先升级这些依赖项以确保兼容性: ```bash pip install --upgrade cmake pip install --upgrade boost ``` 2. **执行带镜像参数的 pip 命令** 可选用清华大学开源软件镜像站或其他可靠渠道加速安装过程: ```bash pip install dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 或者: ```bash pip3 install dlib -i http://pypi.douban.com/simple/ ``` 注意此过程中可能因硬件配置较低而耗时较长,请耐心等待直至成功提示出现[^2]^,^[^5]。 --- #### 方法三:针对 GPU 加速的支持 若计划部署涉及深度学习模型训练的任务,则需额外考虑启用 CUDA 支持的功能模块。在此之前务必移除已有 CPU-only 的实例以防冲突发生: 1. 卸载现有 DLib 实现: ```bash pip uninstall dlib ``` 2. 清理残留缓存记录以免干扰新构建流程: 查找类似路径下的临时存储区域删除相关内容: ```plaintext c:\Users\<用户名>\AppData\Local\Pip\Cache\ ``` 3. 编译含 NVIDIA 平台优化选项的新副本: ```bash pip install dlib==<目标版本号> --global-option="--setCUDA" ``` 实际应用中建议参照官方文档进一步调整设置满足特定需求[^3]. --- ### 总结说明 尽管常规手段仅需单一指令便可达成目的即直接调用 `pip`,但在特殊场景下面临挑战时上述替代方案均能有效解决问题同时兼顾效率与稳定性. ```python import dlib print(dlib.__version__) ``` 验证最终成果无误后方可投入正式项目开发环节当中去. ---
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