将其中config.enable_use_gpu(memory_pool_init_size_mb=100, device_id=0)注释掉,可以获得正确结果. 目前在C++推理下同样出现该问题,develop分支及2.0.0*分支都已尝试。推理程序已在window(cuda10.0 cudnn7.6)下验证可得到正确结果。
# Config默认是使用CPU预测,若要使用GPU预测,需要手动开启,设置运行的GPU卡号和分配的初始显存。 config.enable_use_gpu(500, 0) # 可以设置开启IR优化、开启内存优化。 config.switch_ir_optim() config.enable_memory_optim() config.enable_tensorrt_engine(workspace_size=1 << 30, precision_mode=PrecisionTy...
config.enable_use_gpu(500, 0) # 可以设置开启IR优化、开启内存优化。 config.switch_ir_optim() config.enable_memory_optim() config.enable_tensorrt_engine(workspace_size=1 << 30, precision_mode=PrecisionType.Float32,max_batch_size=1, min_subgraph_size=5, use_static=False, use_calib_mode=Fal...
# 加载模型 import os from tqdm import tqdm from paddle.inference import Config from paddle.inference import create_predictor def load_model(modelpath, use_gpu): # 加载模型参数 config = Config(modelpath) # 设置参数 if use_gpu: config.enable_use_gpu(100, 0) else: config.disable_gpu() conf...
config.switch_ir_optim(False) config.enable_use_gpu(100, 0) asafberreby commented Jul 25, 2023 not working for me, suffering from the same issue. paddle-bot bot closed this as completed Jul 30, 2024 paddle-bot bot commented Jul 30, 2024 Since you haven't replied for more than ...
config.enable_use_gpu(500, 0) # 可以设置开启IR优化、开启内存优化。 config.switch_ir_optim() config.enable_memory_optim() config.enable_tensorrt_engine(workspace_size=1 << 30, precision_mode=PrecisionType.Float32,max_batch_size=1, min_subgraph_size=5, use_static=False, use_calib_mode=Fal...
export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.92 这样强制占用了92%的显存。一般不建议强制占用100%的显存,因为需要留给一部分,给CUDA驱动底层机制使用。 请参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/performance_improving/singlenode_training_improving/memory_optimize.html ...
use_gpu(bool): 是否使用GPU,如果使用,指定为True。默认为False。 use_tensorrt(bool): 是否开启TensorRT预测,可提升GPU预测性能,需要使用带TensorRT的预测库。当使用TensorRT推理加速,指定为True。默认为False。 is_preprocessed(bool): 当image_file为numpy.ndarray格式的图像数据时,图像数据是否已经过预处理。如果该...
启动环境可以自行选择CPU资源 or GPU资源,创建任务每天有8点免费算力,推荐大家使用GPU资源进行模型训练,这样会大幅减少模型训练时长。 数据集介绍 本次实验使用的数据集是BOSCH开源的交通灯数据集,基于视觉的交通信号灯检测和跟踪是城市环境中实现全自动驾驶的关键一步,数据集总共有5093张图片,手动划分为训练集、验证...
注意: 使用CPU版预测库,请把WITH_GPU的勾去掉 如果使用的是openblas版本,请把WITH_MKL勾去掉 如无需使用关键点模型可以把WITH_KEYPOINT勾去掉 5.3 编译 当生成sln解决方案后,用visual studio2019打开out文件夹下的PaddleObjectDetector.sln,将编译模式设置为Release,点击生成->重新生成解决方案 ...