在Linux 上可以手动部署, 也可以使用 Docker 部署 (这步没有进行尝试). 另一种是 PaddleHub 的部署方式, 由于在 Windows 上设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 出现错误, 所以 PaddleHub 依旧部署到 Linux 上. 在Linux 上使用 PaddleServing 手动部署的过程中, 程序出现意外的错误, 出现只能预测一部分图片的结果. 经...
1. 踩坑记录(血泪教训) torch可以正常使用gpu,但是不意味着cuda和cudnn就正常安装了,现在torch gpu版本自带cuda这些了,所以torch可以使用不代表paddle可以使用 paddle验证通过import paddle; paddle.utils.run_check(),但是跑个图片报错CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED,conv2d_fusion不被cudnn支持,未能解决 2. conda安装c...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 参考 https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/115398058 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en/develop/guides/05_inference_deployment/inference/build_and_install_lib_en.html ———版权声明:本文为CSDN博主「pursuit_zhangyu」的原创文章,遵循CC 4.0...
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_memory_to_use=0.99, 该环境变量将会让PaddlePaddle占用99%的显存,可以根据实际情况进行调节。 环境变量inplace_normalize=1,该参数是...
>> set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 >> hub serving start -c "C:\Users\wjx\Desktop\ocr\PaddleOCR-release-2.3\deploy\hubserving\ocr_system\config.json" 安装时: 我的显卡是: 先下载10.0的cuda,链接如下: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号 %env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 !python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_tps_bilstm_attn.yml 导出推理模型 In [56] %cd ~/work/PaddleOCR # 导出检测模型 !python3 tools/export_model.py \ -c configs/det/det_mv3_db.yml ...
# GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定卡号 %env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 !python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_tps_bilstm_attn.yml 导出推理模型 In [56] %cd ~/work/PaddleOCR # 导出检测模型 !python3 tools/export_model.py \ -c configs/det/det_mv3_db.yml ...
这可以通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES或在PaddlePaddle的配置中指定GPU设备来实现。 3. 模型评估与部署 评估模型:在测试集上评估模型的性能,确保模型达到预期的分类效果。 模型部署:将训练好的模型部署到实际应用中,提供文本分类服务。 二、PaddleOCR文本检测 1. PaddleOCR简介 PaddleOCR是百度开源的OCR工具库,支持...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='1'# 选择GPU运行,比如我这里使用1号GPU运行 5.1 检测模型 5.1.1 检测模型配置 PaddleOCR提供了许多检测模型,在路径PaddleOCR/configs/det下可找到模型及其配置文件。如我们选用模型ch_PP-OCRv3_det_student.yml,其配置文件路径在:PaddleOCR/configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json 8、访问示例(不想确认环境就再开一个终端进入容器的 PaddleOCR/ 目录执行): python3.7tools/test_hubserving.py http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system./doc/imgs/...