cuda转换模型出现 Could not initialize cublasLt. Please check CUDA installation

文章讲述了在使用TensorRTX对Yolov5进行模型优化时遇到CUDA初始化错误的问题,原因可能是内存不足或被其他程序占用。解决方法是检查并关闭可能占用CUDA进程的程序后重新运行。
部署运行你感兴趣的模型镜像

root@shhjj-System-Product-Name:/home/shhjj/gpu/tensorrtx_yolov5_person-v6/build# ./yolov5 -s ../model/0826_ts_person_last.wts ../model/0826_ts_person_last.engine s
Loading weights: ../model/0826_ts_person_last.wts
Building engine, please wait for a while...
[10/31/2023-17:21:29] [E] [TRT] 1: [ltWrapper.cpp::CublasLtWrapper::66] Error Code 1: Cublas (Could not initialize cublasLt. Please check CUDA installation.)
Build engine successfully!
yolov5: /home/shhjj/gpu/tensorrtx_yolov5_person-v6/yolov5.cpp:243: void APIToModel(unsigned int, nvinfer1::IHostMemory**, bool&, float&, float&, std::string&): Assertion `engine != nullptr' failed.
已放弃 (核心已转储)
 

解决方法:

内存不足,看有没有其他程序占用cuda进程,kill掉 再跑一次 就成功了

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由于没有直接关于解决“could not initialize class javafish.clients.opc.JCustomOpc”问题的参考内容,不过可以从常见的“Could not initialize class”问题通用解决思路来分析。 ### 检查依赖库 “Could not initialize class” 错误通常是由于类的静态初始化块执行失败导致的,而这往往与依赖库有关。需要确保 `javafish.clients.opc` 相关的依赖库都已正确添加到项目中,并且版本兼容。可以检查项目的 `pom.xml`(如果是 Maven 项目) 或者 `build.gradle`(如果是 Gradle 项目) 文件,确认依赖配置无误。 ### 检查类路径 要保证包含 `JCustomOpc` 类的 JAR 文件在类路径中。如果是在 IDE 中开发,检查 IDE 的项目配置;如果是在命令行运行,检查 `CLASSPATH` 环境变量。 ### 检查静态初始化块 `JCustomOpc` 类的静态初始化块可能包含一些需要初始化的资源,如文件、网络连接等。检查静态初始化块的代码,确保其中的资源可以正常访问。 ### 排除冲突依赖 有时候,不同版本的依赖库可能会产生冲突。可以使用工具(如 Maven 的 `dependency:tree` 命令)来查看项目的依赖树,排除可能存在冲突的依赖。类似于解决 “Could not initialize class org.apache.poi.ooxml.util.DocumentHelper” 问题时排除 `org.apache.poi` 的 jar 包 [^3]。 ### 检查日志信息 查看详细的错误日志,可能会有更具体的错误信息,如 `java.lang.NoClassDefFoundError` 或 `java.lang.ExceptionInInitializerError` 等,这些信息可以帮助定位问题。 ```xml <!-- 示例:Maven 排除依赖 --> <dependency> <groupId>example.group</groupId> <artifactId>example-artifact</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>conflicting.group</groupId> <artifactId>conflicting-artifact</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> ```
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