如何开启Dlib 的GPU功能实现人脸的识别（超详细一次安装成功）*

如何开启Dlib 的GPU功能实现人脸的识别（超详细一次安装成功）
第一步**
如果之前安装了DLIB CPU版本的先卸载掉
第二步
安装成功的个版本配置
windows10
python 3.8
dlib 19.19
VS2017.15.9
CUDA10.0
CUDNN7.6.5
Cmake 3.8
第三步
VS2017.15.9
链接 https://visualstudio.microsoft.com/downloads
下载旧的版本需要登录microsoft账号。自己注册一个就好了
下载完成需要配置 c++环境
第一次安装的时候回提示配置工作负载
勾选c++ 还有window sdk 10

vs2017安装好C++开发环境后，要将 cl.exe 的路径加入到环境变量，在vs的安装目录下，文件夹中搜索cl.exe找到他的路径。比如
C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin;C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\Hostx64\x64\cl.exe
将C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin;C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\Hostx64\x64添加到用户变量。
见到如下截图说明cl配置正常了

CUDA10.0
安装CUDA
cuda官网下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装完成后配置cuda的环境变量
下面是小编的环境变量的配置，你们按照自己cuda的安装路径配置
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;
C:\Program Files\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\libx64;

CUDNN7.6.5
CUDNN 官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解压cudnn的压缩包
将对应的bin、lib、include与CUDA10.1对应的bin、lib、include进行合并

Cmake 3.8
在安装使用pip install cmake 安装 cmake 插件
要在你的python环境下使用pip
也可以使用镜像源安装
pip install cmake -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
然后把cmake的bin路径配置到环境变量
然后将python目录下的Lib\site-packages\cmake\data\bin路径（我的路径C:\ProgramData\Anaconda2\Lib\site-packages\cmake\data\bin）加入环境变量，即可使用cmake
然后在cmd输入 cmake见到如下 显示 说明 cmake安装成功了

Dlib的源码安装包 19.19
链接https://pypi.org/project/dlib/19.19.0/#files
将下载的压缩包解压到python安装目录下

然后打开cmake_gui.exe

这一步一定要选对勾，不然dlib gup 加速打不开
cmake编译完成后

cd 到 dlib 目录下 运行命令 python setup.py install 等待安装完成

等待打开几分钟 dlib就编译好了
编译好后
dlib文件夹的目录下会有build
dlib
dlib.egg_info
三个文件夹
将dlib 和dlib.egg-info 复制到你的python安装的目录下的Lib文件中

打开build文件夹 将如下.pyd
复制到python安装目录的dlls中

至此 已经完全安装完毕，为了检验是否正常 可以 如截图所示 快速验证
按照以上的步骤最后会安装成功的
测试返回 true则dlib GPU加速开启
import dlib
print(dlib.DLIB_USE_CUDA)
print(dlib.cuda.get_num_devices())