如何检查dlib是否在使用GPU？
我的机器配备了GeForce940mx GDDR5图形处理器。
我已经安装了运行GPU加速dlib的所有要求(支持GPU )：
- cuDNN 7.1.4
的所有3个修补程序更新的
- CUDA 9.0工具包
然后，我在Github上克隆了dlib/davisKing存储库以编译支持GPU的dlib后，执行了以下所有命令：
$ git clone https://github.com/davisking/dlib.git
$ cd dlib
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
$ cmake --build .
$ cd ..
$ python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA现在我该如何检查/确认dlib (或其他依赖dlib的库，如Adam Geitgey的face_recognition )是否在python shell/Anaconda(jupyter Notebook)中使用GPU？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2018-11-01 17:19:18
除了前面使用命令的答案之外，
dlib.DLIB_USE_CUDA有一些替代方法可以确定dlib是否真的在使用您的GPU。
最简单的检查方法是检查dlib是否能识别您的GPU。
import dlib.cuda as cuda
print(cuda.get_num_devices())如果设备数量为>= 1，则dlib可以使用您的设备。
另一个有用的技巧是运行dlib代码，同时运行
$ nvidia-smi这将为您提供完整的GPU利用率信息，您可以分别查看每个进程的总利用率和内存使用情况。
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.48 Driver Version: 410.48 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 1070 Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 0% 52C P2 36W / 151W | 763MiB / 8117MiB | 5% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1042 G /usr/lib/xorg/Xorg 18MiB |
| 0 1073 G /usr/bin/gnome-shell 51MiB |
| 0 1428 G /usr/lib/xorg/Xorg 167MiB |
| 0 1558 G /usr/bin/gnome-shell 102MiB |
| 0 2113 G ...-token=24AA922604256065B682BE6D9A74C3E1 33MiB |
| 0 3878 C python 385MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+在某些情况下，进程框可能会显示类似“不支持进程”的内容，这并不意味着您的GPU不能运行代码，但它不仅仅支持这种类型的日志记录。
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-06 07:19:53
如果dlib.DLIB_USE_CUDA是真的，那么它使用的是cuda，如果是假的，那么它就不是。
顺便说一句，这些步骤不做任何事情，也不是使用python所必需的：
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
$ cmake --build .只需运行setup.py即可。
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-04 04:18:02
以下代码片段已经过简化，可以使用或检查dlib是否正在使用GPU。
首先，检查dlib是否能识别你的。
import dlib.cuda as cuda; print(cuda.get_num_devices());
其次，dlib.DLIB_USE_CUDA如果它是false，只需通过以下方式允许它使用GPU支持
dlib.DLIB_USE_CUDA = True。
https://stackoverflow.com/questions/51697468
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