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E1203 08:43:48.414558 27598 analysis_config.cc:163] Please use PaddlePaddle with GPU version. #1495
Comments
安装了pip list | grep paddle |
能介绍一下你是按照哪个文档进行安装的吗?就是具体用的哪个镜像&安装指令 我们文档中有一些问题(部分文档的内容过时)了,建议使用这个文档安装镜像:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta/docs/tutorials/INSTALL_OTHER_DEVICES.md 然后使用官网首页的安装命令:https://www.paddlepaddle.org.cn/ |
您好,我用的编译安装npu插件。但没有用官方镜像,我的镜像不方便更换。 同时:使用健康检查命令,如果是一张卡能成功,如果是8张卡会卡着,或者直接报错 python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
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我测试下来,虽然出现E1203 08:43:48.096444 27598 analysis_config.cc:163] Please use PaddlePaddle with GPU version. 您那边方便看下吗,最终目的是要执行text_detector时要快一些。非常感谢! |
我知道这个日志的原因了,不在您这,在rapid_table那里。现在的问题是text_detector速度慢有解决方法吗 |
具体用的是哪个模型呢? 有没有配置过如下环境变量? export FLAGS_npu_storage_format=0 export FLAGS_use_stride_kernel=0 export FLAGS_allocator_strategy=auto_growth export FLAGS_npu_scale_aclnn=True export FLAGS_npu_split_aclnn=True export FLAGS_npu_jit_compile=false |
您好,用的是:ch_PP-OCRv4_det_infer、ch_PP-OCRv4_rec_infer 之前只有了一个环境变量:export FLAGS_npu_jit_compile=false。 |
麻烦再问一下具体的使用场景,都使用的是推理是吗?另外是使用ppocr拉起的吗? |
都是推理 已经使用环境变量: export FLAGS_npu_jit_compile=0 |
NPU上kernel第一次运行就是很慢,测速的话建议先warmup再循环多次测平均速度,环境变量加这2个就够了export FLAGS_npu_jit_compile=0 |
已经计算了平均的时间,确实2s-1s不等,而CPU平均0.8s。 |
CANN:8.0.RC2 |
对同一张图像进行循环测速,速度会正常起来,多张图像循环还是会变慢 |
你好,404 |
出现这个提示,我不确定出现这个提示是会真正运行在了NPU上,是否有影响。
期待解答
会连续出现三个:
E1203 08:43:48.096444 27598 analysis_config.cc:163] Please use PaddlePaddle with GPU version.
E1203 08:43:48.414558 27598 analysis_config.cc:163] Please use PaddlePaddle with GPU version.
E1203 08:43:48.896029 27598 analysis_config.cc:163] Please use PaddlePaddle with GPU version.
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