win10+GTX1060+tf1.15+object detection API踩坑记(4)

model2005

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原创最新推荐文章于 2026-02-17 00:29:14 发布 352 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

高阶玩法——Dify生成的数据自动写入mysql数据库采用自定义工具方式，利用 python编写一个服务sql_save_post，将接收到的内容写入指定数据库的表中，并为该服务撰写一个 OpenAPI 的 schema。配置工作流：我们以写入天气预报为例，在生成天气预报内容后，连接自定义工具“sql_save_post”，将所需的字段配置完成后，实现将生成的内容自动写入mysql数据库中。编写OpenAPI的schema：在dify平台的工具栏目，创建自定义工具，输入工具名称“sql_save_post”。工具：sql_save_post；阅读详情

GPU故障

2021-09-08 06:53:46.096205: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1325] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 4863 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1660 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5)
2021-09-08 06:53:47.587810: F .\tensorflow/core/kernels/random_op_gpu.h:227] Non-OK-status: GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch<Distribution>, num_blocks, block_size, 0, d.stream(), gen, data, size, dist) status: Internal: invalid device function
Fatal Python error: Aborted

检查tf版本

(base) PS D:\models-master\research> python
Python 3.7.10 (default, Feb 26 2021, 13:06:18) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
2021-09-08 07:04:27.742112: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
>>> tf.__version__
'1.15.5'
>>> exit()

查看CUDA

(base) PS D:\models-master\research> nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun_11_22:26:48_Pacific_Daylight_Time_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.relgpu_drvr445TC445_37.28540450_0

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|========================================
| 0 N/A N/A 19812 C+G ...bbwe\Microsoft.Photos.exe N/A |
+-----------------------------------------------------------------------------+

可能原因：

cuda版本太高，换成10.0?

cuda换成10.0，cudnn测试了从7.3至7.6所有12个cuda10.0版本，故障依旧。

默认使用的GPU大小超过了当前GPU的最大值，或者说默认使用量太大了，只能手动限制

import tensorflow as tf
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID”
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “5”
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

gpu_memory_fraction=1 改为0.7，一样问题。

重新安装了CUDA和CUDNN ？

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