paddle ocr对应的python版本 paddle ocr 速度 文章目录1 安装PaddleOCR1.1 安装docker1.2 安装PaddleOCR1.2.1 准备docker环境1.2.2 安装PaddlePaddle Fluid v2.01.2.3 克隆PaddleOCR repo代码1.2.4 安装第三方库1.2.5 安装位置2 启动训练2.1 X 下载预训练模型2.
我需要的是windows上CPU版本的库,所以选择了cpu_avx_mkl版本: 我用的是2.1.1版本,个人觉得版本新功能应该会强一点。下载完成后,解压到你想放的位置,我放在了自己电脑的D盘,并且把文件名改了一下,便于分辨安装的版本。 这里不需要配置系统环境变量,不太明白为什么,反正这样就可以了。 2.2 opencv安装配置 ...
参考官方文档部署往往发生一些不可预期的问题,本文仅限本人在windows10环境下部署CPU版本的PaddleOCR实操过程记录。 PaddleOCR:release/2.2分支PaddlePaddle 2.0.0 1.Python环境准备pytho… 左边银河发表于文字识别 PaddleOCR文字检测、标注与识别详细记录 PP-OCR文字检测与识别一、配置Paddle环境创建虚拟环境 conda create --...
python -m pip install --upgrade pip 安装paddlepaddle 这里是cpu版 Intelcpu 开启mkldnn加速也挺快的 gpu最快 python3-m pipinstall paddlepaddle-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 安装ocr pipinstall"paddleocr>=2.0.1"# 推荐使用2.0.1+版本 可能会有一些wheel装不上,缺哪个就下载wheel 要不然就会编译...
运行Paddle Serving,需要安装Paddle Serving三个安装包:paddle-serving-server、paddle-serving-client 和 paddle-serving-app,命令如下。 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 环境准备 虚机配置:CentOS 7 、 内存:12G、CPU:4核 本文版本号: PaddlePaddle 2.2.2 ...
1.安装&环境 增加Linux下对CUDA 10的支持，增加Windows下对CUDA 9的支持，cuDnn版本统一为7.3+安装包不按照CPU处理器是否支持AVX指令集做区分，支持自动判断并选择使用AVX指令集或不使用AVX指令集针对Python2、Python3下可能版本不兼容的依赖包限制了版本范围，以支持Python相应环境下正确安装提供可全离线安装...
安装CPU服务端:pip install paddle-serving-server 安装GPU服务端:pip install paddle-serving-server-gpu 安装工具组件:pip install paddle-serving-app 本例中推荐使用GPU环境作为服务端,因此请执行如下命令安装Paddle Serving。 因为Paddle Serving 0.4.1版本还在测试,因此在这里先给出测试版本,所有测试版本请参见最新...
device:使用的硬件设备及序号(例如gpu:0表示使用第 0 块 GPU),也可选择使用 NPU(npu:0)、 XPU(xpu:0)、CPU(cpu)等。 以通用 OCR 产线为例: paddlex --pipeline OCR \ --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png \ --use_doc_orientation...
在我们OCR模型部署过程中,需要使用到两个模型,一个为文件检测模型,一个为文字识别模型,这两个模型都会通过Model类来创建推理实例。 文字检测 1) OCR模型部署过程中,首要做的一件事是对图像中的文字进行检测,我们先通过Model类来创建文字检测模型实例 In [18] ocr_detector = Model('./ocr_model/text_detector/...
1.2、Paddle OCR 特性 二、环境准备 2.1、机器配置 2.2、下载项目 三、编译与运行 3.1、从 GitHub 克隆 OpenVINO 及其子项目 3.2、如果 GitHub 的网络遇到问题,可以切到 gitee 源 3.3、安装 OpenVINO 源码编译依赖 3.4、编译安装,这儿可能需要花费些时间 3.5、使用虚拟环境并安装依赖 3.6、设置 PaddleDetection 3.7...