本地pc使用MX150的显卡无法实现C#部署

[Luozgang]

Checklist:

1. 查找历史相关issue寻求解答 inference_model.zip

2. 翻阅FAQ常见问题汇总和答疑

3. 确认bug是否在新版本里还未修复

4. 翻阅PaddleX 部署文档说明

描述问题

本地pc使用MX150的显卡，无法部署，显示

复现

c#部署方式 是的，按照demo工程运行的 * 您是否按照文档教程已经正常运行我们提供的demo？ 是的，，按github代码 * 您是否在demo基础上修改代码内容？还请您提供运行的代码 没有改代码 * 如果c# demo无法正常运行，c++ demo是否已经正常运行？

3. 您使用的模型和数据集是？ Model: PicoDet
4. 请提供您出现的报错信息及相关log 请确定文件中包含有效的模型文件(*.pdmodel, *.pdiparams, *.yml)!\n2.请检查模型文件与模型类型是否一致!\n3.其它原因:GPU号有误，yml中预处理有误...", "模型初始化失败"

环境

2. 如果您使用的是c++或c#部署方式，请提供您使用的PaddleX分支、推理引擎（例如PaddleInference）版本号 PaddleX develop分支 , PaddleInference使用版本cuda11.0_cudnn8_avx_mkl_trt7
3. 请提供您使用的操作系统信息，如Linux/Windows/MacOS 操作系统win10
4. 请问您使用的CUDA/cuDNN的版本号是？ CUDA版本v11.7；；cudnn版本 8

[lailuboy]

这个与显卡没有关系，看下导出的模型文件有哪些。从错误来看是模型文件不对，看下用的PaddleX是什么版本，以及模型是否成功导出。

[Luozgang]

paddlex 训练环境 2.3.1，模型导出成功，如果不使用GPU部署，只用cpu部署时成功的

[Luozgang]

请问是不是, PaddleInference使用版本cuda11.0_cudnn8_avx_mkl_trt7，，这个版本无法对应cuda11.4 + cudnn8.x ，所以没办法使用GPU部署呢