Could not load symbol cublasGetSmCountTarget from cublas64_11.dll. Error code 127 INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.
时间: 2024-06-02 18:10:09 浏览: 46
这个错误通常是由于CUDA或cuDNN未正确安装或配置所导致的。请确保您已正确安装并配置了CUDA和cuDNN,并且它们与TensorFlow版本兼容。您还可以尝试重新安装CUDA和cuDNN,并确保将它们的路径添加到您的系统环境变量中。如果问题仍然存在,请检查您的代码中是否有任何错误或缺失的依赖项。
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如何解决INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.
这是 TensorFlow Lite 使用 XNNPACK 委托来加速 CPU 推理的信息提示。如果您没有遇到任何错误或警告,那么您不需要解决这个问题。然而,如果您希望禁用 XNNPACK 委托,可以尝试以下方法:
在创建 TFLite 解释器之前设置环境变量 `TF_LITE_DISABLE_XNNPACK=1`,例如:
```
import os
os.environ['TF_LITE_DISABLE_XNNPACK'] = '1'
```
或者,在创建 TFLite 解释器时,使用 `Interpreter.Options` 对象禁用 XNNPACK 委托,例如:
```
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)
interpreter_options = tf.lite.Interpreter.Options()
interpreter_options.experimental_delegate = tf.lite.experimental.load_delegate('libedgetpu.so.1', options=delegate_options) # 加载其他的委托
interpreter_options.disable_xnnpack = True # 禁用 XNNPACK 委托
interpreter.set_tensor_details_allocator(tensor_details_allocator)
interpreter.allocate_tensors()
```
INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
这是一个进程异常终止的错误代码,通常是由于内存访问冲突或其他底层问题导致的。在这个特定的情况下,可能是由于TensorFlow Lite XNNPACK代理与CPU之间的通信出现了问题,导致进程异常终止。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保你的TensorFlow Lite版本是最新的,并且与你的硬件和操作系统兼容。
2. 检查你的代码是否存在任何内存访问冲突或其他底层问题。你可以使用调试器来帮助你找到这些问题。
3. 尝试使用其他代理或硬件加速选项,例如TensorFlow Lite GPU代理或其他硬件加速器,以查看是否可以解决问题。
```shell
# 查看TensorFlow Lite版本
pip show tensorflow-lite
# 安装最新版本的TensorFlow Lite
pip install --upgrade tensorflow-lite
```