PaddleX
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PaddlePaddle
paddlex_restful 无法访问
问题类型：PaddleX可视化客户端
问题描述
Windows 10
防火墙已关闭
paddlex 1.3.4
PS C:\WINDOWS\system32> D:\Code\Paddle\PaddleX\venv\Scripts\paddlex_restful.exe --start_restful --port 8840 --workspace_dir 'D:\Code\Paddlex_Workspace'
Traceback (most recent call last):
File "D:\Program Files\Python\lib\runpy.py", line 194, in _run_module_as_main
return _run_code(code, main_globals, None,
File "D:\Program Files\Python\lib\runpy.py", line 87, in run_code
exec(code, run_globals)
File "D:\Code\Paddle\PaddleX\venv\Scripts\paddlex_restful.exe_main.py", line 7, in
File "d:\code\paddle\paddlex\venv\lib\site-packages\paddlex_restful\command.py", line 59, in main
pdxr.restful.app.run(port, workspace_dir)
File "d:\code\paddle\paddlex\venv\lib\site-packages\paddlex_restful\restful\app.py", line 958, in run
init(dirname, logger)
File "d:\code\paddle\paddlex\venv\lib\site-packages\paddlex_restful\restful\app.py", line 43, in init
get_system_info(SD.machine_info)
File "d:\code\paddle\paddlex\venv\lib\site-packages\paddlex_restful\restful\system.py", line 35, in get_system_info
gpu_info, message = get_gpu_info()
File "d:\code\paddle\paddlex\venv\lib\site-packages\paddlex_restful\restful\utils.py", line 509, in get_gpu_info
gpu_info = queue.get(timeout=2)
File "D:\Program Files\Python\lib\multiprocessing\queues.py", line 108, in get
raise Empty
请在这里描述您在使用GUI过程中的问题
无法访问网页
C:\WINDOWS\system32>telnet 8840 正在连接8840...无法打开到主机的连接。 在端口 23: 连接失败
@Cllan-z 你好，我这边拉取paddlex最新的代码，运行restful服务第256行是没有报错的，请问你那边是什么错误呢？ 另外对你提问中出现的错误是因为pycuda模块没有正常获取到GPU信息所导致，我这边提供了一个测试脚本
看运行下是否类似如下的提示
检测到GPU
{'mem_free': [15843, 15843, 15843, 15843, 15843, 15843, 15843, 15843], 'mem_used': [317, 317, 317, 317, 317, 317, 317, 317], 'mem_total': [16160, 16160, 16160, 16160, 16160, 16160, 16160, 16160], 'driver_version': 10020, 'gpu_num': 8}
你好
运行 test 测试结果
PS D:\Code> .\Paddle\PaddleX\venv\Scripts\python.exe .\test.py
Traceback (most recent call last):
File "
This probably means that you are not using fork to start your
child processes and you have forgotten to use the proper idiom
in the main module:
if __name__ == '__main__':
freeze_support()
...
The "freeze_support()" line can be omitted if the program
is not going to be frozen to produce an executable.
Traceback (most recent call last):
File ".\test.py", line 48, in
GPU 为 1650 cuda 11 paddlepaddle-gpu 2.0
windows 客户端版本可检测到cuda
但是我装的是11 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Tue_Sep_15_19:12:04_Pacific_Daylight_Time_2020 Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.74 Build cuda_11.1.relgpu_drvr455TC455_06.29069683_0
报错行 未解析的变量
你好,运行结果如下:
PS D:\Code\Paddle\PaddleX\venv\Scripts> .\python.exe D:\Code\test.py
Traceback (most recent call last):
File "D:\Code\test.py", line 59, in
@Cllan-z 看样子是pycuda不能正常使用，可以把python脚本中_get_gpu_info函数单独跑一下吗？
gpu_info = dict()
mem_free = list()
mem_used = list()
mem_total = list()
import pycuda.driver as drv
from pycuda.tools import clear_context_caches
clear_context_caches()
drv.init()
driver_version = drv.get_driver_version()
gpu_num = drv.Device.count()
for gpu_id in range(gpu_num):
dev = drv.Device(gpu_id)
try:
context = dev.make_context()
free, total = drv.mem_get_info()
context.pop()
free = free // 1024 // 1024
total = total // 1024 // 1024
used = total - free
except:
free = 0
total = 0
used = 0
mem_free.append(free)
mem_used.append(used)
mem_total.append(total)
gpu_info['mem_free'] = mem_free
gpu_info['mem_used'] = mem_used
gpu_info['mem_total'] = mem_total
gpu_info['driver_version'] = driver_version
gpu_info['gpu_num'] = gpu_num
print(gpu_info)
同样问题，win10 paddlex_restful 启动失败
PaddleX客户端应用程序使用是没有问题的，可以正常训练，预测。 想使用PaddleX RESTful进行web操作，服务启动失败。报错内容一样。
test.py 脚本，在 gpu_num = drv.Device.count() print(gpu_num) dev = drv.Device(gpu_id) print(dev)
可以获取信息，之后内容就没有打印，直接退出了
同样问题，win10 paddlex_restful 启动失败
PaddleX客户端应用程序使用是没有问题的，可以正常训练，预测。 想使用PaddleX RESTful进行web操作，服务启动失败。报错内容一样。
test.py 脚本，在 gpu_num = drv.Device.count() print(gpu_num) dev = drv.Device(gpu_id) print(dev)
可以获取信息，之后内容就没有打印，直接退出了
@AN-ZE 你好，上面有两个测试脚本，您这边跑的哪一个呢？麻烦跑下第二个脚本，然后贴一下打印信息
@AN-ZE 您好，PaddleX restful服务GPU版本需要依赖pycuda能正常使用，可以把python脚本中_get_gpu_info函数在主进程里面跑一下，上面回复有示例代码，确保pycuda可以正常获取到GPU信息和方便定位问题
Hi, 遇到了相同的问题， 有啥新进展吗？
去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda找到对应你版本的whl，用这个安装的pycuda就没有这些问题
Hi, 遇到了相同的问题， 有啥新进展吗？
去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda找到对应你版本的whl，用这个安装的pycuda就没有这些问题
跑起来了， 谢谢！