FlyingQianMM
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升级到cuda 11.2，cudnn 8.0即可
> 问题类型：其它 > > **PaddleX版本** > paddlex==1.3.10 > > **问题描述** > > ======================== > > > 加载的是faster rcnn模型，但是visualize的是yolo的敏感度分析文件，故无法正常运行 > > 我加载的是faster_rcnn_r50_fpn.sensi的模型,visualize也是faster_rcnn_r50_fpn的分析文件报了这个错误，报错信息如下： >  > 代码如下： >  > > 是模型分析参数的文件生成的不对吗？还是faster_rcnn_r50_fpn不能这样裁剪，如果这种方法不行应该怎么裁剪我的模型？...
剪裁之后模型精度会降低，重新训练的时候可以调整下训练参数，尽可能提升下精度。
你这个代码是应该用的是静态图版本的paddlex，由于ppyolo的backbone默认使用了dcn，所以不支持剪裁
当模型loss为nan时，self.details['bbox']为[]，self.eval_status不会被赋值。此时调用get函数https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/c1e0968ba1f16597c951565dbdfe69a33cb33440/dygraph/paddlex/cv/models/utils/det_metrics/metrics.py#L218 会报错，因self.eval_status为[]。
更新下paddlex试试: ``` pip install paddlex==2.0.0 -U ```
> paddlex支持1.19.3 paddlex没有限制只能使用numpy==1.19.3，你可以将numpy进行升级，另外使用的python版本是多少呢
- gui 2.0.0rc2的模型导出有点问题，当时还没解决，所以需要自行使用导出代码完成模型导出，然后在使用C++代码部署 - 目前该问题已经修复，可以使用 addleX2.0 GUI正式版 Windows：https://bj.bcebos.com/paddlex/2.0/PaddleX2.0.0_windows10.rar Linux：https://bj.bcebos.com/paddlex/2.0/PaddleX2.0.0_ubuntu1804_amd64.tar.gz - 导出后的模型都是用于部署预测的，所以不能再用回训练
麻烦把使用场景描述的清楚些，参考issue模版
辛苦提供下paddlex和paddlepaddle_gpu的版本号