paddleocr在gpu上的保姆级安装手册一、环境配置目前在paddle环境安装的时候遇到很多坑,主要问题还是在cudnn的安装上,解决问题的关键是使用conda来安装相应的cudatoolkit和cudnn 1. 踩坑记录(血泪教训)torch可…
调整批处理大小:根据GPU的显存大小和性能调整批处理大小,以优化推理速度和准确性。 使用TensorRT等加速库:将PaddleOCR模型转换为TensorRT等GPU加速库支持的格式,可以进一步提高推理速度并减少结果差异。 实际应用案例 以某医疗化验文字识别项目为例,该项目使用PaddleOCR进行GPU推理。在初期部署时,发现多GPU环境下的推理结果存...
2. 环境部署 由于我们是C++环境,因此实际上只需要PaddleOCR/deploy/cpp_infer下的C++源码文件, 将cpp_infer, paddle_inference, models三个文件夹放到当前项目路径下。将cpp_infer/src/目录下的cpp文件添加到项目源文件,将cpp_infer/include/目录下的.h文件添加到项目头文件。 在Visual Studio 2019下打开属性管理器...
AMD功能强大,但缺少足够的支持。AMD GPU具有16位计算能力,但是跟NVIDIA GPU的Tensor内核相比仍然有差距。 Google TPU具备很高的成本效益。由于TPU具有复杂的并行基础结构,因此如果使用多个云TPU(相当于4个GPU),TPU将比GPU具有更大的速度优势。因此,就目前来看,TPU更适合用于训练卷积神经网络。 Intel Nervana的神经网络...
ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lang='ch',use_gpu=False,det=True,rec=True,cls=True)# 读取图片 img_path='multi_task_example.jpg'image=Image.open(img_path)# 进行文字检测、文本方向检测和文字识别 result=ocr.ocr(img_path,cls=True)# 可视化识别结果 ...
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...
use_gpu=True 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. ...
训练过程的资源消耗：如果用户想要使用自己的数据集对 PaddleOCR 进行训练以提高其在特定场景下的性能，需要消耗大量的计算资源，包括 CPU、GPU 等。训练过程可能需要较长的时间和较高的硬件配置，这对于一些资源有限的用户或小型团队来说是一个较大的挑战。推理阶段的性能优化：在推理阶段，即使用训练好的模型进行实际...
# 初始化 PaddleOCR,尝试使用 GPUocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', use_gpu=1,show_log=False)# 读取一张图片image_path = 'cs.png'# 高精度计时start_time = time.perf_counter()# 使用 PaddleOCR 进行检测和识别result = ocr.ocr(image_path, cls=True)...
支持 OCR 领域低代码全流程开发能力，通过极简的 Python API 一键调用17个 OCR 相关模型，提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持各种主流硬件如英伟达 GPU、昆仑芯、昇腾和寒武纪无缝切换。PaddleOCR 代码库地址，欢迎大家 star：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR PP...