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Dlib バージョン 19.18.99 のインストール(Windows 上)

Windows で,Dlib 最新版をソースコードからビルドして,インストールする手順をスクリーンショット等で説明する. Dlib は顔検知,顔認識などの機能を持つソフトウエア. MSVC ビルドツールを使用する. GPUを利用するように設定する手順も説明する.

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. 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. NVIDIA 社のグラフィックスボードが持つ GPU の機能を使うとき,CUDA を利用することができる.

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

サイト内の関連ページ

【このページの目次】

  1. 前準備(Python, git, cmake, MSVC 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 付属のツール類のインストール
  4. サンプルプログラムのビルド

謝辞

Dlib の作者に感謝します


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

Python のインストール

TensorFlow を使う可能性がある場合は,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2019/12 時点では,Python 2.7 か 3.5 か 3.6 か 3.7

git, cmake のインストール

以下,Windows に Python, git, cmake をインストール済みであるものとして説明を続ける.

MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール手順は,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,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

次のページの手順により,インストールを行う

CUDA と連携する Dlib を動かすには,CUDA ツールキットのバージョン10.1を使うこと

バージョン 10.0 だけをインストールしている場合は Visual Studio Community 2019 で動かないようである(2019年11月時点の情報)

参考Webページ:

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

Windows でのインストール手順の詳細は,別ページで説明している.

インストールの要点:https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 などに展開(解凍)し,パスを通しておくこと


Dlib のインストール

MSVC 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, MSVC ビルドツールのインストールを行う. MSVC 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. 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
    

  4. 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-19.17.zip
    7z x dlib-19.17.zip
    move dlib-19.17 dlib
    
  5. 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
    del /s /f /q build
    mkdir build
    cd build
    del CMakeCache.txt
    "C:\Program Files\Cmake\bin\cmake" -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
        -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
    


    (以下省略)
  6. 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.

    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. (CUDA バージョン 10.0 は,Visual Studio Community 2019 で扱えないようである).

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

    [image]
  8. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]
  9. Python の dlib パッケージ
    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.
    cd c:\pytools
    cd dlib
    py setup.py build
    py setup.py install
    

    [image]
    (途中省略)
    [image]
  10. 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.

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

    [image]
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)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.

(3)最新版のDlib でなく,古いバージョンの Dlib を使う.その手順は,このWebページの上に書いている.

(4)pip を用いてインストールする.その手順は次の通り.

  1. Windows で,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
    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.
    py -V
    

    [image]
  3. pip更新

    ※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    py -m pip install --upgrade pip
    

    [image]
  4. パッケージのインストール

    dlib==19.17」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==19.17 
    

    [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 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
    del /s /f /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
    del /s /f /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
    del /s /f /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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