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PaddlePaddle-Gardener / bot-test

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2.5.1 gpu版本配合paddleocr只有cuda10.2能识别数据 #39

Open fightfat opened 10 months ago

fightfat commented 10 months ago

bug描述 Describe the Bug gpu ：1070 paddle-gpu版本 2.5.1 paddleocr版本 2.7.0.2 操作系统 windows11

测试过各个版本的cuda和对应的paddle版本，只有cuda10.2 ocr才能正常识别，其他版本的cuda，gpu识别结果都为空。

更换paddle-gpu版本为2.4.2后，各个cuda版本ocr都识别正常，感觉是新版本的paddle跟老设备兼容性不好？

其他补充信息 Additional Supplementary Information No response

fightfat commented 10 months ago

/auto_reply

paddle-test-bot[bot] commented 10 months ago

/auto_reply

下面是来自大模型的回答，答案仅供参考: 根据描述，问题可能是新版本的PaddlePaddle与旧设备的兼容性不好所导致的。建议尝试以下解决方法：

  1. 确保CUDA驱动程序已正确安装，并且与PaddlePaddle版本兼容。可以查看PaddlePaddle的文档，了解不同版本与CUDA的兼容性。

  2. 尝试降级CUDA版本。根据描述，CUDA 10.2可以正常工作，可以尝试降级到这个版本。

  3. 可能是由于GPU架构的不兼容性导致的问题。尝试在PaddlePaddle中设置运行时的GPU架构选项，指定适合你的GPU的架构。

  4. 如果上述方法都无法解决问题，建议到PaddlePaddle的GitHub仓库提交一个issue，详细描述你的问题，附上相关的错误日志和配置信息，开发团队会尽快给予帮助。

fightfat commented 10 months ago

/ask 如何在linux下的cuda12.0环境下安装Paddle

paddle-test-bot[bot] commented 10 months ago

/ask 如何在linux下的cuda12.0环境下安装Paddle

下面是来自大模型的回答，答案仅供参考: 在Linux下的cuda12.0环境下安装PaddlePaddle，你可以按照以下步骤进行操作：

  1. 确保你的系统环境满足PaddlePaddle的要求。PaddlePaddle要求操作系统为Linux（64位），CUDA版本为12.0。

  2. 安装依赖库。首先，在终端中运行以下命令安装一些依赖库：

    sudo apt-get update
sudo apt-get install -y gcc g++ make python3-dev python3-pip python3-numpy unzip swig wget

  3. 安装CUDA。根据你的环境和CUDA版本，前往NVIDIA官网下载对应的CUDA安装包，并根据官方文档进行安装配置。确保你已成功安装和配置好CUDA，并且CUDA的路径已添加到环境变量中。

  4. 安装cuDNN。cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库，PaddlePaddle需要cuDNN支持。你可以从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN压缩文件，并按照官方文档进行解压和配置。确保你已成功安装和配置好cuDNN，并且cuDNN的路径已添加到环境变量中。

  5. 安装PaddlePaddle。在终端中运行以下命令安装PaddlePaddle：

    pip3 install paddlepaddle==2.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    上述命令会安装PaddlePaddle 2.2.0版本，你也可以根据需要修改版本号。

安装完成后，你可以在Python环境中导入paddle模块来验证安装是否成功。例如，在Python终端中运行以下命令：

import paddle
print(paddle.__version__)

如果显示的版本号与你安装的版本一致，说明安装成功。

希望这些步骤能够帮助你在Linux的cuda12.0环境下成功安装PaddlePaddle。如有其他问题，请随时提问。