dlib c++ 人脸识别 使用GPU加速，要求： 要求使用深度学习框架来进行人脸识别。 给出实现的代码

首先需要安装 CUDA 和 cuDNN，然后在编译 dlib 时开启 CUDA 支持，具体可以参考 dlib 官方文档。

然后可以使用 dlib 的深度学习模块来进行人脸识别，以下是一个简单的示例代码：

#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <iostream>

using namespace dlib;
using namespace std;

// 定义人脸识别网络结构
// 这里使用了 ResNet-34 网络结构，可以根据实际需求进行调整
// 具体网络结构可以参考 dlib 官方文档
template <int N, template <typename> class BN, int stride, typename SUBNET>
using block = dlib::add_prev1<BN<dlib::con<N,3,3,1,1,dlib::relu<BN<dlib::con<N,3,3,stride,stride,SUBNET>>>>>>;

template <int N, template <typename> class BN, typename SUBNET> using residual = dlib::relu<block<N,BN,1,dlib::tag1<SUBNET>>>;
template <int N, template <typename> class BN, typename SUBNET> using residual_down = dlib::relu<block<N,BN,2,dlib::tag1<SUBNET>>>;

template <typename SUBNET> using res       = dlib::relu<BN<dlib::con<32,7,7,2,2,SUBNET>>>;
template <typename SUBNET> using res_down  = dlib::repeat<8,residual_down<32,dlib::BN_TAG,SUBNET>>;
template <typename SUBNET> using res_group = dlib::repeat<16,residual<32,dlib::BN_TAG,SUBNET>>;
template <typename SUBNET> using res_group_down = dlib::repeat<8,residual_down<64,dlib::BN_TAG,SUBNET>>;
template <typename SUBNET> using res_group2= dlib::repeat<16,residual<64,dlib::BN_TAG,SUBNET>>;
template <typename SUBNET> using res_group2_down = dlib::repeat<8,residual_down<128,dlib::BN_TAG,SUBNET>>;
template <typename SUBNET> using res_group3= dlib::repeat<16,residual<128,dlib::BN_TAG,SUBNET>>;

using net_type = dlib::loss_metric<dlib::fc_no_bias<128,dlib::avg_pool_everything<
                            res_group3<
                            res_group2_down<
                            res_group2<
                            res_group_down<
                            res_group<
                            dlib::repeat<3,residual<32,dlib::BN_TAG,
                            dlib::con<32,3,3,1,1,
                            dlib::input_rgb_image_sized<150>
                            >>>>>>>>>>>>;

int main()
{
    // 加载人脸检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();

    // 加载人脸识别模型
    net_type net;
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

    // 加载测试图片
    array2d<rgb_pixel> img;
    load_image(img, "test.jpg");

    // 检测人脸
    std::vector<rectangle> dets = detector(img);
    cout << "Number of faces detected: " << dets.size() << endl;

    // 提取人脸特征
    std::vector<matrix<float,0,1>> face_descriptors = net(img, dets);

    // 输出人脸特征
    for (auto&& face_descriptor : face_descriptors)
        cout << face_descriptor << endl;

    return 0;
}

注意到上述代码中的 `dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat` 是预训练的人脸识别模型，在 dlib 官方网站上可以下载到。如果需要使用自己的数据训练模型，可以参考 dlib 官方文档中的教程。