返回nan的Model.predict后续预测tf-nightly TF 2.4.0-dev20201023，NVIDIA-SMI 456.71，CUDA 11.1，cuDNN 8.0.4，RTX 3090

时间：2022-06-06分类：编程问答

如何解决返回nan的Model.predict后续预测tf-nightly TF 2.4.0-dev20201023，NVIDIA-SMI 456.71，CUDA 11.1，cuDNN 8.0.4，RTX 3090

对于使用RTX 3090以及tf-nightly和CUDA 11.1的更新版本的串行预测，这似乎是一个有趣的问题。

我正在传递一个图像数组：（IMAGE_DATA TYPE IMAGE_DATA.SHAPE（1、640、640、3））到MODEL.predict（IMAGE_DATA）。第一次编译模型时，预测是有意义的（准确的边界框，类类型）。但是，第二次将新图像或第一张图像的副本传递给MODEL.predict（）时，它将返回没有任何意义的预测（请参见下文）。这是YOLOv3模型。

PREDICTED_BOXES = model.predict（IMAGE_DATA）
LEN（PREDICTED_BOXES）= 25200
[[nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan]
...
[640。 640. inf inf 1. 1.]
[640。 640. inf inf 1. 1.]
[640。 640. inf inf 1. 1。]]

->盒子的后处理返回[x1，y1，x2，y2，class_prob，class_num]：
[0.000e + 00 0.000e + 00 1.919e + 03 1.079e + 03 1.000e + 00 0.000e + 00]

如果我仅使用我的CPU和RTX 3090在同一台计算机上运行相同的代码/图像，它将在所有图像上正确预测。如果我在装有GTX 1060和TF 2.3.0，CUDA 10.1 NVIDIA-SMI 441.87的另一台计算机上运行相同的代码/图像，则它将在所有图像上正确预测。

是否还有其他人有类似的问题，并且对可能的问题或解决方法/解决方法有任何想法吗？

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