一、问题描述：
- 刚开始用paddle的CPU版本，对训练好的模型进行推理，正常识别出想要的结果
- 后来尝试使用paddle的GPU版本，然后发现识别出来是空的
二、系统思路：
-
最终系统环境如下：
系统：win10
显卡：GeForce GT 730
GPU计算能力：3.5
Python：3.10
cuda：10.2.0
cudnn：7.6.5
paddlepaddle：2.4.2 -
总体思路：根据GPU计算能力和GPU型号，查找对应的CUDA版本，并且通过尝试降cuda版本和降paddle版本使其运行
三、解决过程
1、使用CUDA11.2、CUDNN8.2.1、paddle-gpu2.6.1的版本（×）
- 在网上查找资料，安装了如上的对应版本，报错如下
shell
(base) D:\Downloads>python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
Running verify PaddlePaddle program ...
I0831 10:35:55.205960 7352 interpretercore.cc:237] New Executor is Running.
W0831 10:35:55.205960 7352 gpu_resources.cc:96] The GPU architecture in your current machine is Pascal, which is not compatible with Paddle installation with arch: 70 75 80 86 , it is recommended to install the corresponding wheel package according to the installation information on the official Paddle website.
W0831 10:35:55.206962 7352 gpu_resources.cc:119] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 3.5, Driver API Version: 11.4, Runtime API Version: 11.2
W0831 10:35:55.221961 7352 gpu_resources.cc:149] device: 0, cuDNN Version: 8.2.
I0831 10:35:56.037954 7352 interpreter_util.cc:518] Standalone Executor is Used.
PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.- 说是成功了，但其实程序跑起来，gpu根本没用上！可以用下面这段代码测试。
python
from paddlenlp import Taskflow
from pprint import pprint
# 定义抽取目标的schema
# 这里我们定义了一个schema，用于抽取人物和他们所在的组织
schema = [{"人物": ["姓名"]}, "组织"]
# 创建UIE任务流实例
# 这里我们使用预训练的UIE模型，指定schema，并传入待抽取的文本
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
# 待抽取的文本
text = "李彦宏是百度公司的创始人之一。"
# 执行信息抽取
results = ie(text)
# 打印抽取结果
pprint(results)- 如果显示结果如下，则为成功，否则就有问题
2、降paddle-gpu的版本（×）
- 参考：【避坑】paddlepaddle-gpu安装报错：The GPU architecture in your current machine is Pascal, which is not
- 根据上面这个大佬的描述去施行，发现不同的版本还给我不同的报错，2.3~2.5的都试了一遍，还是不行
3、同时降CUDA版本和CUDNN版本（✔）
- 虽然根据官方文档，计算能力为3.5的GPU是可以支持11.2的，但实际上计算能力为3.5的GPU还是太老了，建议稍微降点版本
- 经过一遍遍尝试，最终采用CUDA 10.2、CUDNN 7.6.5、paddle-gpu 2.4.2的版本
四、解决方案
1、卸载原CUDA（可选）
- 在搜索栏中直接搜索 控制面板-》程序-》卸载程序，找到如下红框中下错版本的CUDA相关程序进行删除
2、去官网下载需要的CUDA和CUDNN版本
-
注意版本对应 ！！！根据GPU计算能力和型号去网上查可行的版本，然后尽量选旧一点的，新的容易翻车
- 注意：如果C盘空间足够，建议一路下一步，如果安装到别的盘可能会出现一些问题，害，都是教训
3、更换paddle-gpu的版本
- 从最新的能够支持你电脑的CUDA版本逐步往后试，注意CPU版本的和GPU版本的不兼容，下载前把CPU的先删了
- 官网下载安装教程
- 在左上角更换下载安装教程版本
4、测试结果
- 测试结果显示如下，说明安装成功