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Dlib 最新版（バージョン 19.20.99）のインストール（Windows 上）

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このページでは，Windows で，Dlib 最新版をソースコードからビルドして,インストールする．

Dlib のインストールは，「pip install dlib」でも簡単に行えるが， 自分の環境にあわせたい（NVIDIA CUDA ツールキットに対応させたい），最新版を追いかけたいなどの場合は， ソースコードからビルドする．

Dlib は，機械学習などのライブラリ.顔認知，顔検知，顔特徴の抽出の機能もある． Dlib を用いた顔検出，顔識別，表情，顔分類，肌色については，別ページにまとめている．

Dlib の URL: https://dlib.net

【このページの目次】

  1. 前準備（Python, git, cmake, Visual Studio ビルドツール等のインストール）
  2. Dlib のインストール
  3. Dlib でよく使用するファイルをダウンロード
  4. Dlib 付属のツール類のインストール
  5. サンプルプログラムのビルド

サイト内の関連ページ

謝辞

Dlib の作者に感謝します

前準備（Python, git, cmake, Visual Studio ビルドツール等のインストール）

Python のインストール

Python の URL: https://www.python.org/

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

Visual Studio ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での Visual Studio ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している．

（オプション）OpenBLASのインストール

必要に応じて OpenBLAS をインストールしておく.

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

※ GPU とは，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある．

ダウンロードページ

詳細説明

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1 が指定されている． TensorFlow 1.15の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0 が指定されている． 指定されているバージョンより高いものは使わない． その根拠は次のページ． URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN 7.6 のインストール

ダウンロードページ

次のページには，TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 7.6．そして，TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での，cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている．

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

Dlib のインストール

※ Visual Studio ビルドツール (Build Tools) がインストール済みであるとして手順を示す

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを管理者として開く．

    ※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ

    ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual Studio ビルドツールのインストールを行う． Visual Studio ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．

  2. cmake の確認

    次のコマンドを実行．エラーメッセージが出なければ OK． 

    where cmake

    エラーメッセージが出たときは，Windows での cmake のインストールがうまく行われていない可能性がある．Windows での cmake のインストール手順は，「別のページ」で説明している．

  3. 旧バージョンの DLib に関するファイルを削除する操作 
    rmdir /s /q "C:\Program Files (x86)\dlib_project"

  4. インストールディレクトリを空にする 
    mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q dlib

  5. Dlib のダウンロード 

    cd c:\pytools
git clone https://github.com/davisking/dlib

    古いバージョンの Dlib を使いたい場合には，次のように行う 

    cd c:\pytools
wget http://dlib.net/files/dlib-19.19.zip
7z x dlib-19.19.zip
move dlib-19.19 dlib
  6. cmake の操作

    「Visual Studio 16 2019」のところは， cmake のオプションである． 使用する Visual Studio のバージョンに応じて調整すること 

    cd c:\pytools
cd dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
    -DCUDA_SDK_ROOT_DIR=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1 ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:/pytools/dlib ^
    -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 ^
..


    （以下省略）
  7. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]

    CUDA との連携ができている場合には、 「DLIB WILL USE CUDA」と表示される

    ※ CUDAと連携する Dlib を動かすには，CUDA と cuDNN が必要．

  8. ビルド操作，インストール操作 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

  9. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    ※ 管理者として開いていなかった場合に，ここでエラーメッセージが出ることがある．その場合は， 管理者として開き，この操作をやり直す．

    [image]
  10. テスト

    次を実行する．エラーメッセージが出ないことを確認．警告メッセージ（黄色）は無視してよい．

    かなり時間がかかる．（テストが不要なら，この操作は行わない） 

    cd c:\pytools
cd dlib
cd test
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
.\dtest --runall

Python の dlib パッケージ

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを管理者として開く．
  2. 次のように操作する． 
    cd c:\pytools
cd dlib
python setup.py build 
python setup.py install

    [image]
    （途中省略）
    [image]
  3. Python の dlib パッケージがインストールできたことの確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある． 

    python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"

    [image]

※ dlib を用いた顔検知、顔識別などについては， 別ページにまとめている．

※ 上の手順でうまく dlib をインストールできないとき．

この Web ページでは， CUDA と連携させたい，最新版を使いたいという理由で， pip を用いずに，コマンド（手動）で，ソースコードをダウンロードし，ビルドしてインストールしている．

上の手順でうまくいかないときは，次の（１），（２），（３），（４）で解決する可能性がある．

（１）cmakeにパスが通っているかを確認する

（２）Python のインストールのときに, 「Install for all users」をチェックしなかった場合にトラブルが起きることがある． Python をインストールし直す（このとき， 「Install for all users」をチェック）と簡単に解決できる場合がある．

（３）なお，NVIDIA GPU と Visual Studio Community 2019 を使う場合には， CUDA バージョン 10.1 以上と，それに合う cuDNN をインストールすること．

（４）最新版のDlib でなく，古いバージョンの Dlib を使うと解決できる場合はある．その手順については，このWebページの上に説明がある．

（５）pip を用いて，インストール操作するとうまく動くようになる場合がある．その手順は次の通り．

  1. Windows では，コマンドプロン プトを管理者として実行．

    [image]
  2. 使用する Python のバージョンの確認 
    python --version

    [image]
  3. pip の更新 

    python -m pip install -U pip

    [image]
  4. パッケージのインストール

    「dlib==19.19」とあるのはバージョン指定． 上の手順でうまく dlib をインストールできない場合は，別のバージョン（古いバージョンなど）を指定してインストールすることで，問題を回避できる可能性がある 

    py -m pip install -U dlib==19.19

    [image]
  5. Python の dlib パッケージがインストールできたことの確認 

    py -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"

    [image]

Dlib でよく使用するファイルをダウンロード

次のコマンドを実行することにより， 顔識別などに利用できるファイルの ダウンロードと展開（解凍）が行われる． 次のコマンドを実行するには，Wget と 7-Zip が必要である． これらのインストールは 別ページで説明している．

※ dlib を用いた顔検知、顔識別などについては， 別ページにまとめている． 

cd C:\pytools\dlib\python_examples
wget http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
del dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
del shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
del shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

Dlib 付属のツール類のインストール

今度は，Dlib 付属のツール類をインストールしたい

http://dlib.net/compile.html の記述に従う

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く．
    ※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選
  2. htmlify のビルドとインストール 
    cd C:\pytools\dlib
cd tools\htmlify
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
cmake --build . --config RELEASE 
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

    結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    [image]
  3. imglab のビルドとインストール 
    cd C:\pytools\dlib
cd tools\imglab
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
cmake --build . --config RELEASE 
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

    結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    [image]

サンプルプログラムのビルド

今度は，examples をビルドしたい

http://dlib.net/compile.html の記述に従う

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く．
    ※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選
  2. cmake の操作 
    cd C:\pytools\dlib
cd examples
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..

    [image]
  3. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないこと

    [image]

    CuDNN 9.2 を使っている（CuDNN 9.1 が無い）というとき、次のエラーメッセージが出る．対処法は分からない

    [image]
  4. ビルド操作，インストール操作 
    cmake --build . --config RELEASE
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

    結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    [image]

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問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ） [image]