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python - Dlib cuda 人脸检测 .dat 模型在 GTX 1650 上崩溃，而在许多其他 gpu 设备上表现良好

问题描述

我得到了与下面相同的 Dockerfile 和相同的代码，但结果不同

一个给出正确的打印输出，而另一个崩溃而没有任何消息！

代码

import dlib
import cv2
print(dlib.__version__)  # 19.17.99, the same

cnn_face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1('mmod_human_face_detector.dat')

img = cv2.imread("1.jpg")    

rects = cnn_face_detector(img, 1)  # one crashes every time on this line
print("Number of faces detected: {}".format(len(rects))) 

for i, d in enumerate(rects):
    face = d.rect
    print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {} Confidence: {}".format(i, face.left(), face.top(), face.right(), d.rect.bottom(), d.confidence))

    cv2.rectangle(img, (face.left(),face.top()), (face.right(),face.bottom()), (0,0,255),2)

命令运行

nvidia-docker run -it --rm -w="/usr/src/app" -v $(pwd):/usr/src/app myDocEnv test.py

正确的输出

19.17.99
Number of faces detected: 1
Detection 0: Left: 245 Top: 100 Right: 415 Bottom: 269 Confidence: 1.079284906387329

输出错误

19.17.99

唯一的区别

它们之间的唯一区别是 GPU 硬件设备

崩溃的人用的是GeForce GTX 1650 在P620上运行没有问题、<strong>1050Ti

标签： pythonnvidiadlibnvidia-docker

解决方案

RUN mkdir -p /usr/local/cuda/nccl/lib && \
         ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnccl.so.2 /usr/local/cuda/nccl/lib/ &&\
         ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7 /usr/local/cuda/lib64/
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
         libcublas10 \
         libcublas-dev
RUN apt install -y libprotobuf-dev protobuf-compiler

RUN export CUDA_cublas_LIBRARY=/usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so

添加这几件事解决了我的问题

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