拉取镜像 docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.5.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0 1. 启动容器 docker run --gpus all --shm-size=4g --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --name paddle -it -v $PWD:/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.5.2...
在这个命令中,我们没有使用任何预训练模型,从噪音开始训练DeepLab v3+。并且是直接使用全分辨率进行训练(1024x2048,batch size=1)。几个比较关键的参数解释如下: 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=0限制了训练过程仅使用一张GPU,如果存在多张GPU,可以通过修改参数来得到训练速度的提升。 环境变量FLAGS_fraction_of_gpu_m...
注意,这里通过-o Global.use_gpu=True参数指定了使用GPU进行训练。 推理PaddleOCR模型 1. 下载预训练模型 如果你不想从头开始训练模型,可以从PaddleOCR的官方GitHub仓库或其他可信渠道下载预训练模型。 2. 配置推理环境 与训练环境类似,你需要确保推理环境也安装了PaddlePaddle-GPU和必要的依赖库。 3. 执行推理 PaddleOC...
如果要使用gpu版的,安装paddlepaddle-gpu: pip install paddlepaddle-gpu 然后是安装shapely,但是需要先从lfd.uci.edu/~gohlke/pyt 下载shapely安装包Shapely‑1.7.1‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl,将其复制到F:\Anaconda3\envs\paddle38\libs文件夹下(根据自己新建的环境的位置修改),然后在anaconda Prompt中...
CPU 版的 PaddlePaddle 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装 CPU 版的 PaddlePaddle,这里是CPU版本的PaddlePaddle # 没有加版本号的,默认的就是新的 -i 后面跟的是百度镜像源pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# 加了版本号,注意是==,而不是=,至于只有一个=会出现什么...
使用推理模型–预测命令: #det_algorithm 检测使用的算法 #det_model_dir 检测模型位置 #image_dir 测试图片路径 #use_gpu 是否使用GPU python tools/infer/predict_det.py--det_algorithm="DB"--det_model_dir="./output/"--image_dir="./car_plate_images/images_det/test/"--use_gpu=True ...
C++ GPU版使用步骤 【1】安装英伟达CUDA驱动(以10.0为例),官网下载对应的驱动程序,选择精简版安装即可。 然后下载对应版本的CUDNN,解压后将cuda文件夹下的文件复制到CUDA ToolKit目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 【2】下载对应的推理库文件,注意与自己的PaddleOCR库版本和CUDA版本对应...
推理过程需要一个合适的环境来进行模型的加载和运行。首先,需要确保计算机系统中安装了PaddlePaddle框架,并且正确配置了其相关依赖项。根据操作系统的不同,可以选择使用CPU或者GPU版本的PaddlePaddle。 在有GPU资源的条件下,使用GPU可以大大加速推理过程。因此,在进行模型转换之前,我们建议在配置环境时尽可能选择GPU版本,并确...
这里在线测试感觉还行【应该是还存在其他的后处理逻辑】,当我自行部署到本地测试推理,感觉有点差距 本地部署测试效果 其中测试GitHub - xhw205/PaddleOCR_AlignText: PaddleOCR 输出结果的行对齐,表格制式图像OCR行对齐在2.7.0 paddleOCR 会提示 第33行(y_i_points = [res[i][0][0][1], res[i][0][1][...
这里由于平台上不是每个人都可以使用多GPU模式,所以我们还是使用单CPU来启动基础训练。 由于我们提供的数据集大小不足以训练出好的泰语模型,我们建议您合成或添加更多数据。 In [ ] !python3 tools/train.py -c train_data/th_img/thai_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.use_gpu=False 如果你熟悉持续训练、使用...