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> 放弃了，你们说明示例没有几个能一次性跑通的吗，'demo/prune/train.py' ，真实要晕死，太累了用你们这个 > > > [Hint: 'cudaErrorNoKernelImageForDevice'. This indicates that there is no kernel image available that is suitable for the device. This can occur when a user specifiescode...

> > > 放弃了，你们说明示例没有几个能一次性跑通的吗，'demo/prune/train.py' ，真实要晕死，太累了用你们这个 > > > > [Hint: 'cudaErrorNoKernelImageForDevice'. This indicates that there is no kernel image available that is suitable for the device. This can occur when...

> @[yghstill](https://github.com/yghstill) 找到一个其他模型，量化后可以减小到1/3左右（Bit_8），但是使用netron可视化之后，发现量化后也没有fake_quant的标记。 转换代码如下： ` def quantize_pp_module(self, module_dir, out_module_dir, weight_bite=8): paddle.enable_static() print("_**************************************************") print("start quant optimize, weight_bite", weight_bite) print("start quant optimize, output_path =", out_module_dir) # 动态量化 model_filename = r"model.pdmodel" params_filename =...

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/cfec7b341f290762a5d1bf4589ad88128ac9c72a/paddleslim/auto_compression/create_compressed_program.py#L217 直接调用 recover_inference_program ，传入inference program就可以了

你好，可以截图多点报错信息嘛？这些看不出来具体的报错原因是什么

感谢反馈，我们更新下地址，静态图GAN我们已经不再维护了，新的GAN模型可以去 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN repo查看~

可以使用paddle2onnx把模型转成onnx，然后再用TRT部署 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/advanced/model_to_onnx_cn.html#id5

PruneQAT是哪个示例？SOLOV2暂时不支持压缩

请问下是使用的哪个示例？

可以试下FastDeploy的服务化部署，基于Triton Inference Server，集成FastDeploy Runtime(包括Paddle Inference、ONNX Runtime、TensorRT以及OpenVINO） https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/serving/README_CN.md