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tf_trt create_inference_graph上已中止(核心转储)

tf_trt create_inference_graph上已中止(核心转储)是指在使用TensorRT（TensorRT是NVIDIA推出的用于深度学习推理的高性能推理优化器和运行时库）的tf_trt.create_inference_graph函数时出现了中止并生成了核心转储文件。

核心转储文件是在程序发生错误或崩溃时生成的一种文件，用于记录程序在崩溃时的内存状态和调用栈信息，以便进行调试和分析。

出现tf_trt create_inference_graph上已中止(核心转储)的情况可能是由于以下原因之一：

输入数据不符合TensorRT的要求：TensorRT对输入数据的格式和形状有一定的要求，如果输入数据不符合要求，就会导致中止。可以检查输入数据的格式、形状和数据类型是否正确。
模型不支持TensorRT优化：TensorRT并不支持所有类型的模型，某些模型的层或操作可能无法被TensorRT优化。可以尝试使用TensorRT支持的模型结构和操作。
TensorRT版本与TensorFlow版本不兼容：TensorRT和TensorFlow有一定的版本兼容性要求，如果版本不兼容，就可能导致中止。可以尝试使用兼容的TensorRT和TensorFlow版本。

针对这个问题，可以尝试以下解决方法：

检查输入数据是否符合TensorRT的要求，包括格式、形状和数据类型。
确保使用的模型结构和操作是TensorRT支持的。
确保使用的TensorRT版本与TensorFlow版本兼容。

如果问题仍然存在，可以尝试查看核心转储文件以获取更多的调试信息，并根据具体情况进行进一步的排查和解决。

腾讯云提供了一系列与深度学习和云计算相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、AI推理服务等。您可以参考腾讯云的产品文档和开发者文档获取更多关于这些产品和服务的信息。

腾讯云产品介绍链接地址：

云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
GPU实例：https://cloud.tencent.com/product/gpu
AI推理服务：https://cloud.tencent.com/product/ti

相关搜索:C++ SFML游戏-已中止(核心转储)C++：linux操作系统上的分段故障(核心转储)C: free()：无效指针中止(核心转储)错误 Linux上的核心转储文件:如何获取打开文件的信息？make_heap内存访问问题错误:中止(核心转储)malloc()：内存损坏；中止(核心转储)R Compind包双重释放或损坏(out)已中止(核心转储)raster2pgsql - free()：无效指针已中止(核心转储)recvfrom中的分段错误(已创建核心转储)sysmalloc:断言.......失败。已中止(核心转储)

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