Centos7 下搭建dlib+GPU人脸识别环境_centos7 dlib-优快云博客

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大致步骤：

1. 安装 python 3.7.3

2. 安装 Nvidia 驱动及cuda、cudnn

3. 安装 dlib 及其他依赖库

安装流程：

1.安装Python3.7.3

一、安装gcc编译器
root权限下安装gcc编译器：yum -y install gcc；
普通账号安装gcc编译器： sudo yum -y install gcc
（命令前加sudo才有权限，本文的Linux命令都是在root权限下执行的）
安装完可以通过 gcc --version 查看。

二、安装其他依赖包(不安装的话安装过程中会因为缺包而报错)：
Linux命令：yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel

三、下载Python3.7.3

wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tgz

如果报错: wget command not found ，执行 yum -y install wget 即可

四、解压安装包

tar -zxvf Python-3.7.3.tgz

五、安装

cd Python-3.7.3

进入python-3.7.3目录，执行配置文件，安装在/usr/local/python3目录Linux命令：

./configure --prefix=/usr/local/python3 —with-ssl

make && make install

六、建立软链接（也就是建立快捷方式，方便以后操作）

建立python-3.7.3的快捷方式：ln -s /usr/local/python3/bin/python3.7 /usr/bin/python3

建立pip快捷方式：ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.7 /usr/bin/pip3

2.安装Nvidia、cuda、cudnn

准备工作

首先要把我们的yum切换成阿里的（强烈推荐复制）

先备份一下

cd /etc/yum.repos.d

需要权限

sudo mv CentOS-Base.rpeo CentOS-Base.repo.bak

下载yum源

sudo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
yum clean all
yum makecache

配置ELEP源：（强烈推荐复制）

需要权限

sudo yum -y install epel-release
yum clean all
yum makecache

安装基础依赖环境

sudo yum install gcc
sudo yum install gcc-c++
sudo rpm -ivh kernel-devel-3.10.0-514.el7.x86_64.rpm kernel-devel-3.10.0-514.el7.x86_64.rpm

这个包是已经下载好了的

附上：kernel-devel下载地址：

http://ftp.riken.jp/Linux/cern/centos/7/updates/x86_64/repoview/kernel-devel.html

http://rpmfind.net/linux/rpm2html/search.php?query=kernel-devel

https://pkgs.org/download/kernel-devel

上面三个网站都可以下载

注意事项！！！（必须要保证内核版本与源码版本的版本号一致，否则安装会报错）

查看内核版本

ls /boot | grep vmlinu

查看源码包版本

rpm -aq | grep kernel-devel
nvidia驱动、cuda、cudnn的下载，在这里不做介绍了

正题

一、安装驱动

屏蔽默认的nouveau

cd /lib/modprobe.d/
sudo vim dist-blacklist.conf
将nvidiafb注释掉

#blacklist nvidiafb
然后添加以下语句：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
重建initramfs image（强烈建议复制）

sudo mv /boot/initramfs- $(u n a m e - r) . i m g / b o o t / i n i t r a m f s -$ (uname -r).img.bak
sudo dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
修改运行级别为文本模式

sudo systemctl set-default multi-user.target
重新启动, 使用root用户登陆

reboot
查看nouveau是否已经禁用

lsmod | grep nouveau
如果没有显示相关的内容，说明已禁用。

进入下载的驱动所在目录

sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run -no-nouveau-check -no-opengl-files
设置运行级别

sudo systemctl set-default graphical.target
重启

sudo reboot
验证驱动安装完成

nvidia-smi

二、安装CUDA

进入CUDA的所在目录

分配权限

sudo chmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
注意：安装过程中当询问是否安装显卡驱动时选n，因为先前已安装完显卡驱动无需再进行安装。

配置环境变量

sudo vim /etc/profile
在最后添加：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {PATH:+:$ {PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64 $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: \dotsLIBRARY_PATH:+:$ {LD_LIBRARY_PATH}}
保存退出，立即生效

source /etc/profile
重启

sudo reboot
验证CUDA安装完成

nvcc -V

三、cuDNN安装
进入到cuDNN的所在目录

zna

安装cuDNN

sudo rpm -ivh libcudnn7-7.4.2.24-1.cuda9.0.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh libcudnn7-devel-7.4.2.24-1.cuda9.0.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh libcudnn7-doc-7.4.2.24-1.cuda9.0.x86_64.rpm
然后测试

cd
cd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/
sudo make clean
sudo make
./mnistCUDNN