在实例化Caffe2 predictor时，应用程序被卡住

可能是由于以下几个原因导致的：

1. 资源不足：实例化Caffe2 predictor需要一定的计算资源和内存资源。如果系统资源不足，可能会导致应用程序被卡住。可以通过增加系统的计算资源和内存资源来解决该问题。
2. 依赖库版本不匹配：Caffe2 predictor依赖于一些库文件，如CUDA、cuDNN等。如果这些库文件的版本与Caffe2不匹配，可能会导致应用程序被卡住。可以尝试更新或降低依赖库的版本，确保其与Caffe2兼容。
3. 输入数据异常：Caffe2 predictor在实例化时需要输入模型所需的数据。如果输入数据异常或格式不正确，可能会导致应用程序被卡住。可以检查输入数据的格式和内容，确保其符合模型的要求。
4. 网络连接问题：Caffe2 predictor在实例化时可能需要从网络上下载模型文件或依赖文件。如果网络连接不稳定或速度较慢，可能会导致应用程序被卡住。可以检查网络连接是否正常，并尝试使用更稳定的网络环境。

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