haoyuying
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模型本身不同，参数量不同导致的
先卸载openpose这个模型，然后重新安装下载，最后在serving请求中增加这几句： ``` candidata = r.json()["results"]['candidate'] candidate=base64.b64decode(candidata.encode('utf8')) nparray_decoded = np.frombuffer(candidate) print(nparray_decoded) ```
您好，您可以自行改变安装模型的代码，然后将您想要的结果输出。找到您安装模型的位置，模型存放在***/.paddlehub/modules/里面
你可以把修改后的模型移动到你想要安装的平台，然后在它的上层目录使用 hub install ***/进行本地安装
可调用模型时将use_gpu打开：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.2/modules/image/keypoint_detection/human_pose_estimation_resnet50_mpii/module.py#L58
报错信息显示input data没有数据，建议从输入开始排查哪里有问题。
请问您用的paddle，paddlehub及python，cudnn和cuda 的版本是什么呢？ 我验证时候使用的是paddlepaddle-gpu=2.0.1， paddlehub=2.0.0， cuda=10.2， cudnn=7.6.5， python=3.8.5，没有出现您说的问题。验证脚本及验证方法： ``` import paddlehub as hub import cv2 object_detector = hub.Module(name="yolov3_resnet50_vd_coco2017") result = object_detector.object_detection(images=[cv2.imread('2007_000175.jpg')],use_gpu=True) print(result) ``` 在命令行输入`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py` 目前您存在的问题初步判定有两个方面，环境配置有问题，paddle和cuda的版本及cudnn版本不匹配，第二种是在执行时候没有设定好CUDA_VISIBLE_DEVICES
重新下载ace2p，查看gpu环境是否设置正确，可具体排查方向可进一步定位报错的位置https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.2/modules/image/semantic_segmentation/ace2p/module.py#L81 ，本地未复现该问题。建议排查本地gpu环境与paddle版本是否配置正确。
您好，请问使用的是什么模型呢，看起来是self.label比如说是个有3个元素的list， 但是你取ID的时候号码num_id>2这种错误。可以排查下自己的数据集处理是不是有问题
报错信息显示的是数据集处理有问题，重点排查下为什么int(num_id)会超出label的范围