Flask部署TensorRT问题解决（pycuda._driver.LogicError: explicit_context_dependent failed）

问题描述：

今天使用Flask搭建服务端进行模型推理，在使用TensorRT进行推理模型时出现如下错误：

line 39, in allocate_buffers
    stream = cuda.Stream()  # pycuda 操作缓冲区
pycuda._driver.LogicError: explicit_context_dependent failed: invalid device context - no currently active context?

网上查了，说是pycuda.driver没有初始化，导致无法得到context，然后采取以下解决办法：

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

发现自己代码有加这两句的，还是有同样的错误。经过验证发现放在flask里面tensorRT推理就出现错误，要是模型推理不放在flask里来启动就没有错误。

经过大量的找资料和验证。。。发现是启动flask时的问题，要是启动flask使用debug=True就会出现错误，不使用debug就不会有错误。

解决办法：

直接去掉 debug=True，或者改为debug=False即可。

socketio.run(app, host='127.0.0.1', port=12340, debug=True)

改为：

socketio.run(app, host='127.0.0.1', port=12340)

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/102819670

最后

以上就是昏睡心情为你收集整理的Flask部署TensorRT问题解决（pycuda._driver.LogicError: explicit_context_dependent failed）的全部内容，希望文章能够帮你解决Flask部署TensorRT问题解决（pycuda._driver.LogicError: explicit_context_dependent failed）所遇到的程序开发问题。

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