我是靠谱客的博主 淡然万宝路,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【问题解决】同一机器上Flask部署TensorRT报错记录1.报错:UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.   image = Variable(image, volatile=True)2.报错:TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable3.报错:pycuda._driver.,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

1.报错:UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.
  image = Variable(image, volatile=True)

解决办法:

with torch.no_grad():
        image = Variable(image)

2.报错:TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable

原代码:

r = {"label": label, "label name": label_name,
                     "probability": float(prob)}

是由于其中的label默认int类型,json库不认识。

解决办法:手动转为字符串类型。

label = str(label)

3.报错:pycuda._driver.LogicError: explicit_context_dependent failed: invalid device context - no currently active context?

网上都说是由于pycuda.driver没有初始化,导致无法得到context,需要在导入pycuda.driver后再导入pycuda.autoinit。即:

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

但我的代码中有这两行。而且单独执行tensorrt推理过程,也就是不引入flask时,是不会报错的,所以考虑可能是flask服务器在请求进来时会产生新的进程导致的。

参考:https://www.coder.work/article/352714

解决办法:将flask中调用的函数修改为:

最后

以上就是淡然万宝路为你收集整理的【问题解决】同一机器上Flask部署TensorRT报错记录1.报错:UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.   image = Variable(image, volatile=True)2.报错:TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable3.报错:pycuda._driver.的全部内容,希望文章能够帮你解决【问题解决】同一机器上Flask部署TensorRT报错记录1.报错:UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.   image = Variable(image, volatile=True)2.报错:TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable3.报错:pycuda._driver.所遇到的程序开发问题。

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