python deploy/pipeline/pipeline.py运行后卡死不动了

[chenhao95120]

python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml --image_file=/Users/hc/human-detection-v2/PaddleDetection/demo_input/human_attr.jpg --device=cpu
之后代码运行到 self.predictor.run(self.input)就不动了,等了20几分钟还是停在这里
进程显示：
Python 3.10 cpu 99.9%（实际本机内存没有吃慢，这边也设置了os.environ["CPU_NUM"] = "16" ）
内存：
844.5MB
本地配置：
Python 3.10.12
Apple M2pip
paddlepaddle2.6.2(试了2.5.2、2.4.2都不行)

[GreatV]

你的问题可能是由于以下几个原因导致 PaddleDetection 推理过程中卡住：

可能的原因及解决方案：

1. PaddlePaddle 版本兼容性问题

• 你尝试了多个 PaddlePaddle 版本（2.6.2、2.5.2、2.4.2），但仍然存在相同的问题。
• 由于你在 Mac M2 上运行，建议尝试 PaddlePaddle 2.6.1（或更低版本如 2.4.2），因为 Mac M1/M2 芯片的支持仍然存在一些优化问题。

解决方案：

pip uninstall paddlepaddle
pip install paddlepaddle==2.6.1

2. 推理模型加载太慢或资源分配不合理

• CPU 占用率 99.9%，但内存占用只有 844.5MB，说明大量计算被 CPU 占用但推理进程未正确释放资源。
• 你设置了 os.environ["CPU_NUM"] = "16"，但过多的 CPU 线程可能引起问题。

解决方案：

1. 降低 CPU 使用线程数量：

   import os
   os.environ["CPU_NUM"] = "4"  # 换成较合理的值，例如 4 或 8

2. 降低 num_threads：
   在 infer_cfg_pphuman.yml 配置文件中，尝试调整：

   num_threads: 4  # 降低线程数量

3. Paddle Inference 执行 self.predictor.run(self.input) 时卡住

可能的原因：

• Paddle Inference API 在 run() 时如果输入数据格式不匹配或者模型所在框架（TensorRT、ONNX）转换有问题，可能会导致无响应。

解决方案：

• 运行以下代码检查 self.input 的数据格式是否正确：

  print(type(self.input))
  print(self.input.shape)  # 确保输入的 tensor 形状与模型需求匹配

• 如果不匹配，尝试手动调整 image_file：

  python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml --image_file new_image.jpg

4. 可能有进程占用端口，导致推理线程阻塞

• PaddleInference 会默认使用 HTTP 端口，如果端口冲突或占用，可能会造成无响应。

解决方案：

1. 先检查当前运行的 Paddle 进程：

   ps aux | grep python

2. 杀掉占用 Paddle 进程的任务：

   kill -9 <PID>

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额外检查：

1. 是否缺少 MKL 依赖库

   python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"

   如果有错误，尝试安装：

   pip install paddlepaddle -U

2. 是否尝试 GPU 版

   • 由于你在 Mac M2 上运行，PaddlePaddle 在 ARM64 设备上可能不够稳定，建议在 GPU 或 Linux 服务器上测试相同代码，查看是否仍然卡住。

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结论：

• 建议先尝试降低 CPU_NUM，然后检查 self.input 是否具有正确的数据格式。
• 确保 PaddlePaddle 版本兼容，也可以尝试 paddle.utils.run_check() 进行 SDK 依赖检查。
• 关闭占用端口的进程，重新运行程序。

如果仍然卡住，可以提供更详细的 Log 或错误信息进行进一步排查。🚀

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