近期在用PaddleX做目标检测，用到FasterRCNN的时候，导出的inference_model部署到windows本地计算出的结果有误。
以下是模型部署的代码
model = pdx.deploy.Predictor('F:panyutongPaddleXmodelmodel5inference_model
inference_model')
image_name = 'F:panyutongLG\test\testIMAGES\1404.jpg'
predicts = model.predict(image_name)
predicts测试和输出结果有误：
1.坐标为负
2.置信度大于1
3.预测的类别超出了自己的label个数
解决方法：使用GPU预测结果是正确的，修改代码为
model = pdx.deploy.Predictor('F:panyutongPaddleXmodelmodel5inference_model
inference_model',use_gpu=True)
image_name = 'F:panyutongLG\test\testIMAGES\1404.jpg'
predicts = model.predict(image_name)
新的问题：
使用GPU后报错：进程已结束,退出代码-1073740791 (0xC0000409)
解决方法：我用的是pycharm，选择编辑配置，勾选模拟输出控制台（这里引用了其他博客的截图）
这样就可以把错误信息输出：
Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path
原来是缺少一些资源
链接：https://pan.baidu.com/s/1JE4D5NQ0MfRkZdAEVQZHVQ
提取码：t4uv
lib文件放到C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1lib
dll文件放到C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1bin
参考博客：资源获取
添加后再次运行程序，结果正确！
