代码拉取完成,页面将自动刷新
QPT相对于其它打包工具而言,技术方案更偏爱兼容深度学习领域,在使用深度学习工具包时难免会接触到CUDA等加速组件。
不要担心,QPT可以轻松让你打包的程序具备无需用户安装也能使用的CUDA模块!
Tips:由于新卡不一定兼容旧版本CUDA,推荐在打包时安装新版本且符合深度学习框架要求的CUDA。举例:使用GTX1050显卡+CUDA10.0进行打包,用户使用时使用GTX1080、RTX2080等显卡均可运行,但若使用RTX3060显卡(支持的最低CUDA版本为11.2)则可能会出现意料之外的问题,故建议在打包时使用覆盖面积较大的CUDA驱动版本。
paddlepaddle-gpu
这一Python库。paddlepaddle-gpu
所对应版本的CUDA。paddlepaddle-gpu.post110
,而在PaddlePaddle官网中可以查询到其支持CUDA11.0的深度学习包。paddlepaddle-gpu
可以运行。paddlepaddle-gpu
版本号是否正确,同时屏幕上也会提示搜索到PaddlePaddle-GPU版本信息:2.1.1,所需CUDA版本:10.2"
的字样,此时请务必核对版本号是否符合预期。只需在打包时添加CUDA相关SubModule即可,但在使用之前请保证本机已经安装对应版本CUDA,并将其正确加入环境变量。代码示例如下:
from qpt.executor import CreateExecutableModule as CEM
# 导入CUDA SubModule
from qpt.modules.cuda import CopyCUDAPackage
#
module = CEM(work_dir="./sample_program",
launcher_py_path="./sample_program/run.py",
save_path="./out",
# 引入SubModule,并设置CUDA为所需版本,例如10.2
sub_modules=[CopyCUDAPackage(cuda_version="10.2")])
# 开始打包
module.make()
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。