开启gpu 模式时候检测不到，但是使用cpu模式却能检测到

[VICTORYGS]

[GreatV]

你的问题可能是由于以下几个原因导致的：

1. GPU未正确初始化

   • 运行 nvidia-smi 来检查你的 GPU 是否被正确识别。
   • 使用 torch.cuda.is_available() 或 paddle.device.is_compiled_with_cuda()（如果使用 PaddlePaddle）来确认 Python 能够检测到 GPU。

2. CUDA 或 cuDNN 版本不匹配

   • 检查你的 CUDA 版本是否与 PaddlePaddle 或 PyTorch 兼容。运行 nvcc --version 查看 CUDA 版本，并检查文档是否与当前框架的要求匹配。

3. 驱动版本过旧

   • 运行 nvidia-smi 检查当前 GPU 驱动版本，可能需要更新驱动以匹配 CUDA 版本。

4. GPU 内存不足

   • 当 GPU 内存不足时，推理可能会失败，从而导致无法检测出结果。可以尝试减少 batch size 或使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 选择不同的 GPU。

5. CPU / GPU 运算存在不同默认行为

   • 部分模型在 CPU 和 GPU 上可能存在不同的推理行为，特别是一些算子可能在 GPU 上被优化或实现不同。可以尝试打印模型输出，查看是否有异常。

6. PaddleOCR GPU 运行存在问题

   • 可以参考相关的 discussion，检查是否有类似问题，比如 use_gpu=True时，能否启用CPU多核并行。这可能与你的 GPU 计算方式或多线程处理有关系。

可能的解决办法：

• 使用 paddle.utils.run_check() 来测试 Paddle 是否能顺利调用 GPU。
• 如果使用 PyTorch，可以尝试 torch.cuda.empty_cache() 释放 GPU 缓存。
• 确保在运行代码时，设备选择正确：

  import paddle
  paddle.device.set_device('gpu')

• 更新驱动、CUDA、cuDNN 版本，确保它们与 Paddle 版本兼容。

如果问题仍然无法解决，建议贴出你的详细环境信息（如 nvidia-smi 输出、CUDA 版本等）以获得更具体的帮助。

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[Jerry12228]

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