DreamMaker777

@jun20061588 您好，我在CUDA version: 11.2CUDNN version: v8.2TensorRT version: v8.0.1.6下编译paddle_inference-avx_mkl_cuda11.2_cudnn8.2_avx_mkl-trt8.0.1.6的c++demo无法调用dll，但是同样的代码在cuda10.2正常运行，请问您编译的时候有什么注意事项吗？能否分享一下？

@kylecj77 我编译2.3版本的paddle_inference-avx_mkl_cuda11.2_cudnn8.2_avx_mkl-trt8.0.1.6也不行唉，cuda10.2就正常

我在paddle源文件 paddle/test/legacy_test/test_generate_proposals_v2_op.py 中找到了python的复现 generate_proposals_v2_in_python，请问两者的结果一样吗？只有速度上的区别吗？

@lyuwenyu 您好，python中的generate_proposals_v2_in_python速度过慢，nms阶段有个for循环，我用paddle.vision.ops.nms替换，但是相较_C_ops.generate_proposals_v2还是慢了不少；同时，替换之后会在RPN的bs_rois_num_collect = paddle.concat(bs_rois_num_collect)处报错ValueError: (InvalidArgument) The axis is expected to be in range of [0, 0), but got 0，print此处向量为bs rois num collect [Tensor(shape=[],dtype=int32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 1000)。请问_C_ops.generate_proposals_v2能否输出保留ROI对应所有输入的index？或者如何修改此函数，我没有找到相关接口。多谢！

接口改太多了，可以参照paddledetection的代码，在proposal_generator.py文件中将ops.generate_proposals相关的代码改为： if hasattr(paddle.vision.ops, "generate_proposals"): # print("in") generate_proposals = getattr(paddle.vision.ops, "generate_proposals") else: generate_proposals = ops.generate_proposals # generate_proposals = ops.generate_proposals # print("score:", scores.shape) rpn_rois, rpn_rois_prob, rpn_rois_num = generate_proposals( 目前paddle-gpu2.6.0可用，你可能还会遇到dim的问题，同样参照paddledetection对应部分修改。但是推理时，我遇到了ValueError: (InvalidArgument) multiclass_nms3(): argument...