范_小白
范_小白
> > 把这一段注释掉就不会停了 > > 嗯呐，我后来解决了，原因是配置问题，我把CUDA驱动更新到10.0且相应tensorflow==1.12.0，就可以正常进行训练了，只是还有一个小问题，经常在运行的时候，会报错提示无法初始化： > ` UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to...
请问下大佬们, 最终H5模型转化成功了嘛
好的, 明白了,谢谢博主
encoder之后,将输出层进行均值操作,在接全连接层, 你自己设计你的解码操作, 两个输入和输出,共享这个编码层,最后组件一个余弦相似度模型层,试试
你好 这个问题解决了嘛 目前我也是这个情况
> 好的 方便加个QQ嘛 1125729232 交流下； 我目前用 非pipeline方式部署时, 我服务端服务也能正常启动, 但是在客户端处理的时候，接口返回异常 {'err_no': 10000, 'err_msg': 'Log_id: 10000 Raise_msg: transpose_0.tmp_0 ClassName: Op._run_postprocess..postprocess_help FunctionName: postprocess_help', 'key': [], 'value': [], 'tensors': []}
> 需要先参照PaddleDetection的导出文档https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md 将模型导出为部署模型。 > > 此外PaddleX的部署代码我们已经重构升级，开源了新的部署产品FastDeploy，支持CPU/GPU以及更多硬件，同时支持不同推理引擎，包括Paddle Inference/Paddle Lite/ONNX Runtime/OpenVINO/TensorRT, 示例参考 https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release/1.0.2/examples/vision/detection/paddledetection 好的 谢谢老师, 我去了解下fastDeploy ;
> 这个不太清楚呢？这个加密功能是 paddle 官方就支持的吗？ 我看官方文档有个 paddleX 支持对模型 加密, 文档链接在: [https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/deploy/cpp/docs/demo/decrypt_infer.md](url)，但是不知道能否继承到此项目中, 尤其是加密后的模型在调用时, 应该要修改预测的代码