omaiyiwa

Thanks for your correction, I found that cublasLt64_11.dll and cublas64_11.dll will be called in the tensorrt package of the environment under my debugging. But these two files are not in...

> 没太理解，是注释掉哪一行代码呢？ 注释这一行 self.ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", show_log=False)

> self.ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", show_log=False) 这行代码是初始化PaddleOCR类，请问你自己的类是在for循环中每次都会执行一次初始化吗？这样有可能会导致卡顿，因为PaddleOCR类会去加载模型和框架，这会增加内存和显存 不在for循环我只在类的_init_中定义，循环里是self.ocr.ocr(frame, cls=False)，但是都没有走这一步

> > 我只在类的_init_中定义，循环里是self.ocr.ocr( > > 我的意思是你的这个类是不是在一个循环里重复的初始化了 没有

> 但如果注释掉`self.ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", show_log=False)`这一行代码，后续怎么做ocr识别呢？ 即使开了这段代码我也没用到识别，没有走到self.ocr.ocr(frame, cls=False)这一步

> 可以解释一下这个输出的时间吗 主要是这一行的时间seg_id = self.deal_detection(frame)，现在我将里面改为直接return 0，下面的内容的收集五次返回结果，然后打印时间

> 看起来和`self.ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", show_log=False)`这一行代码没有关系。当然也有可能是因为实例化PaddleOCR时，底层框架需要分配资源，导致了主进程受影响。可以将实例化PaddleOCR的代码新开一个进程来处理试试。 我发现把use_gpu改为false就可以了，最后占的是显存，cpu没加

Thanks, I keep getting this error in this paragraph predictions = predictor.predict("https://ultralytics.com/images/zidane.jpg") 1.the error is botocore.errorfactory.ModelError: An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received server error (0) from...

my deploy is predictor = model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m5.xlarge', endpoint_name=endpoint_name)

1. Sorry for my problem, I specified not a local but an instance, 2. I installed docker-compose and added executable permissions, 3. docker-compose version 4. Docker Compose version v2.17.2, 5....