gpu下rec出问题

[xlg-go]

大佬您好，最近用您mast分支代码， paddle版本是2.5.0， cuda 11.8.0，cudnn 8.6，trt8.5， rec结果不对， 不知道怎么回事，您有空帮忙看下？ PaddleOcrRecognizerResult { Text = Y08&01728308, Score = 0.27904937 } Y08&01728308 不知道是什么，反正正确的结果应该是 15

gpu和trt加速，结果都不对， 只有mkldnn下正常。

[sdcb]

请用nuget包试试，master上是最新版

[xlg-go]

请用nuget包试试，master上是最新版

试了

[sdcb]

需要看看你的代码和图片

[xlg-go]

需要看看你的代码和图片

首先再次感谢大佬，百忙之中抽空。

1. 环境： ubuntu 20.04， paddle 2.5.1 或者 2.5.0 或者 develop， cuad12.0.1-cudnn8.9.1-trt8.6.1 或者 cuda11.8.0-cudnn8.6-trt8.5， paddleSharp 是您master分支， 全程是在docker容器中运行。

   倘若将paddleSharp版本换成nuget上的最新版（v2.6.05），就会报如下错误：

   

2. c# 代码结构如下图：

   

3. 以下是识别打印的日志： rlt 既是识别结果，原本TestImgs文件夹下有多张图片，由于github限制，故只留了一张。

   

4. 以下是代码zip包： ConsoleApp1.zip

[sdcb]

在Linux上执行的话，你需要卸载Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl这个包，同时我也想看看你的dockerfile是怎么写的？

[xlg-go]

在Linux上执行的话，你需要卸载Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl这个包，同时我也想看看你的dockerfile是怎么写的？

我是用vs studio发布的，如下图：

去掉Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl，也不行哦！

下面是我的dockerfile： dockerfile-ubuntu2004-cuda-cudnn-trt-cvsharp-pd-dotnetruntime.txt

ldd libpaddle_inference_c.so 和 ldd libOpenCvSharpExtern.so，都不缺少依赖。

基于官方镜像 paddlepaddle/paddle:2.5.1-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6，也是不行的！

当然，如果是 paddle 2.4，在 ubuntu2004-cuda11.8.0-cudnn8.6.0-trt8.5.1-cvsharp4.7.0-pd2.4.2-dotnetruntime6.0.14 环境下，就没问题，运行的很好。很棒！！！

我估计就是到 paddle 2.5，是不是有什么新特性啥的。最后，感谢大佬，万分感谢，社区有您，丰富多彩！！！

[sdcb]

呃，我重新看了一下，我说错了，用linux你并不需要卸载Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl

[sdcb]

我看到了你的dockerfile，写得非常好，其实2.4和2.5在使用GPU模式下有一点区别，见这里： 这是2.5的： https://github.com/sdcb/PaddleSharp/blob/af04f4f97b48be9349f576906c4d249f70e72909/src/Sdcb.PaddleInference/Native/PaddleNative.g.cs#L92

这是2.4的： https://github.com/sdcb/PaddleSharp/blob/229a89880411c7a35492099db9eb53fb8e60a6e4/src/Sdcb.PaddleInference/Native/PaddleNative.g.cs#L84

可见2.5相比2.4的C API多了一个参数，因此使用2.4的Sdcb.PaddleInference必须配套2.4的动态库，2.5的也必需相应配套，会不会是跟这个有关？

[xlg-go]

您master分支就是配套 paddle 2.5的 libpaddle_inference_c.so 吧？我是用您master分支生成的dll，然后配套2.5的libpaddle_inference_c.so

还有就是，精度是Float32的，和您这里默认的是一致的：

最后，感谢大佬夸奖~~~哈哈！！！

[sdcb]

对，master分支对应的是2.5版本，新加了这一参数，如果它与配套运行的GPU版本号不一致，则肯定会有问题，你的问题算得到解决了吗？

[xlg-go]

对，master分支对应的是2.5版本，新加了这一参数，如果它与配套运行的GPU版本号不一致，则肯定会有问题，你的问题算得到解决了吗？

算是没解决吧~ cuda，cudnn，trt版本严格对标paddle官方的，问题依旧； 就连用官方的镜像，依旧是有问题的； 不知道怎么解决了，反正现在用 paddle 2.4.2，配合您的2.6.05版本，也能用，现就这样吧。

[xlg-go]

对，master分支对应的是2.5版本，新加了这一参数，如果它与配套运行的GPU版本号不一致，则肯定会有问题，你的问题算得到解决了吗？

对了，您说的GPU版本号是什么意思？这是什么？这还认GPU吗？

[sdcb]

看到了，你是使用的这个版本的包对吧：paddlepaddle/paddle:2.5.1-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6 基于这个包，你使用这个版本：2.6.0.6-preview.8能不能用呢？

[xlg-go]

大佬，有没有考虑基于c++ lib？而不是c lib？感觉还是c lib底层有问题，当然这都是我的猜测哈！

paddlesharp是您的master最新代码。当然即使是用您nuget包Sdcb.PaddleOCR 2.7.0，也是如此。 环境是 ubuntu2204-cuda12.0.0-cudnn8.9.1-trt8.6.1-cvsharp4.7.0-pd2.5.1-dotnetruntime6.0.14

• 这个是mkldn下， 模型的输出，预测结果是对的：

  

• 这个是gpu下，模型的输出，预测结果是错的：

  

[sdcb]

你的问题可以持续关注，只是C++的lib很能直接被C#调用，必须要走C

[sdcb]

会不会是cuda12兼容不佳？要不要换成cuda11.8或者10.2试试？你是什么显卡？

[xlg-go]

会不会是cuda12兼容不佳？要不要换成cuda11.8或者10.2试试？你是什么显卡？

我还怀疑是不是2.5.1版本的paddle，它是用gcc12.2编译的有关？但我用cuda11.8和2.5.1的环境，也是不行的。当然gcc8.2编译的2.5.1也同样不行！ 综上，我怀疑可能是和底层c lib有关。毕竟最近用飞将，确实有很多问题，其中不乏一些都是官方的bug！兼容性还是不如pytorch这些！

我在2080ti，3090这些卡，都是不行的！

[xlg-go]

你的问题可以持续关注，只是C++的lib很能直接被C#调用，必须要走C

我有关注到，Python的包，里面用的好像就是c++ lib吧？毕竟Python用的人多，所以感觉会不会c++方面bug是不是少一点！愚见！！！

[sdcb]

会不会是cuda12兼容不佳？要不要换成cuda11.8或者10.2试试？你是什么显卡？

我还怀疑是不是2.5.1版本的paddle，它是用gcc12.2编译的有关？但我用cuda11.8和2.5.1的环境，也是不行的。当然gcc8.2编译的2.5.1也同样不行！ 综上，我怀疑可能是和底层c lib有关。毕竟最近用飞将，确实有很多问题，其中不乏一些都是官方的bug！兼容性还是不如pytorch这些！

我在2080ti，3090这些卡，都是不行的！

Linux上没试过，但Windows上3080TI用GPU是没问题的

[xlg-go]

会不会是cuda12兼容不佳？要不要换成cuda11.8或者10.2试试？你是什么显卡？

我还怀疑是不是2.5.1版本的paddle，它是用gcc12.2编译的有关？但我用cuda11.8和2.5.1的环境，也是不行的。当然gcc8.2编译的2.5.1也同样不行！ 综上，我怀疑可能是和底层c lib有关。毕竟最近用飞将，确实有很多问题，其中不乏一些都是官方的bug！兼容性还是不如pytorch这些！

我在2080ti，3090这些卡，都是不行的！

Linux上没试过，但Windows上3080TI用GPU是没问题的

感觉对Windows友好一些，我再想想办法

[BigerPatax]

兄弟们 有结果吗 我这边是用gpu和trt得不到结果或者乱码

[xlg-go]

兄弟们 有结果吗 我这边是用gpu和trt得不到结果或者乱码

近期比较忙，paddle只是后备方案，主选还是pytorch转onnx转trt。 近期又有一个新方案，基于paddle c++版本，外面再包一层c++，貌似没什么问题，后期有时间了再测试一下。

[BigerPatax]

兄弟们 有结果吗 我这边是用gpu和trt得不到结果或者乱码

近期比较忙，paddle只是后备方案，主选还是pytorch转onnx转trt。 近期又有一个新方案，基于paddle c++版本，外面再包一层c++，貌似没什么问题，后期有时间了再测试一下。

我这边用了openvino C#版的部署 CPU推理效果还可以 文字框不多的基本都在100ms以内

[xlg-go]

兄弟们 有结果吗 我这边是用gpu和trt得不到结果或者乱码

近期比较忙，paddle只是后备方案，主选还是pytorch转onnx转trt。 近期又有一个新方案，基于paddle c++版本，外面再包一层c++，貌似没什么问题，后期有时间了再测试一下。

我这边用了openvino C#版的部署 CPU推理效果还可以 文字框不多的基本都在100ms以内

gpu总归是个问题，我严重怀疑是paddle本身的问题。毕竟是百度