"dlib是一个强大的开源C++工具包，它包含了大量的机器学习算法和现代计算机视觉方法。在GPU编译安装dlib时，可以利用CUDA技术加速计算密集型任务，提高程序性能。以下是一个详细步骤的指导，确保你在本地环境中成功安装dlib的GPU版本。
首先，你需要从GitHub克隆dlib的源代码库：
```
git clone https://github.com/davisking/dlib.git
```
接着，进入dlib目录并创建一个名为`build`的文件夹，然后进入该文件夹：
```
cd dlib
mkdir build
cd build
```
在此阶段，你需要配置CMake来编译dlib，并启用CUDA支持以及AVX指令集（如果硬件兼容）：
```
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
```
注意：对于CUDA 10及更高版本，此步骤后可以直接执行构建命令，但如果是CUDA 9，可能会遇到`log1p`不被允许的错误。为解决这个问题，你需要编辑dlib/dlib/cuda/cuda_dlib.cu文件，在第1691行将`log1p(x)`改为`log(1 + x)`。
完成上述修改后，你可以继续进行构建：
```
cmake --build . # 注意这里有一个点号 '.'
```
在构建完成后，如果使用的是Python环境，如Anaconda，你需要安装dlib到你的Python环境。首先切换回dlib根目录：
```
cd ..
```
然后使用`setup.py`脚本进行安装，同时指定使用AVX和CUDA：
```
python setup.py install --set USE_AVX_INSTRUCTIONS=yes --set DLIB_USE_CUDA=yes --no DLIB_GIF_SUPPORT
```
最后一步是确保dlib的Python绑定能够找到对应的CUDA库。将`\build\lib.win-amd64-3.9`目录下的`_dlib_pybind11.cp39-win_amd64.pyd`文件复制到你的Python环境的`DLLs`目录下，例如：`\Anaconda3\DLLs`。
为了验证dlib的GPU版本是否安装成功，你可以通过Python运行以下代码：
```
python -c 'import dlib; print(dlib.DLIB_USE_CUDA)'
```
如果输出为`True`，那就意味着dlib的GPU版本已经成功安装在你的系统上了。
这个过程可能需要一些时间，特别是当下载、编译和安装CUDA驱动时。请确保你的系统满足dlib和CUDA的最低硬件要求，并且已经正确安装了CUDA Toolkit和CUDNN。另外，确保你的CMake和Python版本与dlib兼容，以避免可能出现的问题。"
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