# 这样,我们只需要将paddle项目上传到projects目录下即可,会自动挂载到容器的/paddle目录 nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda10.0-cudnn7-dev /bin/bash 1. 2. 3. 4. 5. 6. 如上图,安装好了之后,会自动进入容...
1、安装 PaddlePaddle同样支持CUDA加速运算,但是如果没有NVIDIA的显卡,那就还是装CPU版本。 CPU版本安装:pip install paddlepaddle GPU版本根据所安装的CUDA版本以及cuDNN版本有所不同: CUDA9 + cuDNN7.0:pip install paddlepaddle-gpu CUDA8 + cuDNN7.0 : pip install paddlepaddle-gpu==0.14.0.post87 CUDA8 + c...
1). 升级cuda版本,至上图中cuda10.1 ~ 11.2,英伟达官网下载cuda地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive; 2). 旧版本安装 点击旧版本安装,到这个页面,因为我们的cuda是10.0版本的,我们浏览器全局搜索,Ctr + F:10.0,找到命令: python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post100 -f [ht...
2:安装Pycharm 3:安装CUDA 和Cudnn 查询CUDA版本 11.0和Cudnn 8.0.5 CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN Archivedeveloper.nvidia.com/rdp/cudnn-archive win10使用nvidia-smi查看GPU使用情况_奥利奥℡根本扭不开的博客-CSDN博客blog.csdn.net/weixin_44246079/article/...
CUDA11.7 4 安装步骤 官网安装步骤:PaddleOCR/doc/doc_en/quickstart_en.md at release/2.6 · PaddlePaddle/PaddleOCR 4.1 升级pip python -m pip install --upgrade pip 4.2 安装paddlepaddle 选择对应版本:因为我有NVIDIA® GPU,则安装GPU版本 python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f htt...
1. 安装CUDA和cuDNN GPU加速依赖于CUDA(Compute Unified Device Architecture)和cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)库。首先,需要确保你的机器安装了支持CUDA的NVIDIA GPU,并安装了相应版本的CUDA和cuDNN。 2. 安装PaddlePaddle-GPU PaddlePaddle提供了GPU版本的安装包,以便在NVIDIA GPU上运行深度学习模型。你可以...
官方建议使用他们的docker镜像,所以我们按照他们建议的来。 环境搭建其实很简单,其实不需要在宿主机上配置cuda及cudnn,只需要保证宿主机上的cuda大于docker镜像中的就可以了。 所以我们直接安装最新版的显卡驱动就可以了,最重要的是下面的三步,对于想尝鲜的同学来说,
由于PaddleOCR飞桨CUDA版本的限制,我们可能需要自己安装cuda。 CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置 四、测试 这里以行程卡为例,直接使用默认的模型,测试图片: 命令行运行后,执行的结果: 五、简单使用 思路: 简单的用python写一个服务,对外提供接口; 调用方调用接口时,python程序获取传过来的图片或者图片地址,调用Padd...
1、显卡驱动的cuda版本与运行时版本不匹配 nvidia-smi # 查看驱动及驱动cuda版本 nvidia-smi -L # 列出显卡设备 nvcc -V # 查看运行时cuda版本 2、以Docker方式运行时,容器访问不到宿主机的显卡设备,需要依赖nvidia-docker(或者现在的nvidia-container-toolkit,好像是叫这个),以nvidia-container-toolkit 为例则启动...
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,下图以PaddleOCR-release-2.0与CUDA 10.0为例: ...