每个线程(或GPU)分配到当前数据块样 # 本数的四分之一。也就是说,如果在训练配置中设置batch_size为512,每个线程分配到128个样本用于训练。 # 类型: int32(默认: 1). paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1) # paddle.data_type.dense_vector stands for dense-vector # for example: vector(5.2,0...
frompaddleocrimportPaddleOCRocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,use_gpu=False)# 注意这里是双斜杠,防止转义img_path='C:\\Users\\W541\\Desktop\\1111111111111111111111111111111111111111111\\3.jpg'result=ocr.ocr(img_path,cls=True)forlineinresult:print(line) ...
我用的是centos7 ,cuda 11.2 + cudnn 8.2.0,显卡是Quadro P4000,paddle 版本是:paddlepaddle-gpu 2.1.1 --use-gpu=False时没问题,而使用gpu进行识别时报错: ---C++ Traceback (most recent call last):---0 paddle::framework::SignalHandle(char const*, int)1 paddle::platform::GetCurrentTraceBackSt...
use_mp表示是否使用多进程。total_process_num表示在使用多进程时的进程数 python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_...
python paddleocr 增加识别速度的方法 切记长度不要超过960px 1 模型压缩 enable_mkldnn=True,use_tensorrt=True,use_angle_cls=False ocr = PaddleOCR(enable_mkldnn=True,use_tensorrt=True,use_angle_cls=False,use_gpu= False) text=ocr.ocr(img_name) #打开图片文件...
use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False) # 识别图片文件 result0 = ocr.ocr(img, cls=True) result = result0[0] for index in range(len(result)): line = result[index] tmp_dict = {} points = line[0] text = line[1][0] ...
use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False) # 识别图片文件 result0=ocr.ocr(img,cls=True) result=result0[0] forindexinrange(len(result)): line=result[index] tmp_dict={} points=line[0] text=line[1][0] score=line[1][1] ...
如需要可视化,可以设置use_visualdl 为true 设置预训练模型路径字段 pretrained_model Global: debug: false use_gpu: true epoch_num: 500 log_smooth_window: 20 print_batch_step: 10 save_model_dir: ./output/v3_en_mobile # 设置模型保存路径 save_epoch_step: 3 eval_batch_step: [0, 2000] cal_...
ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lang='en',use_gpu=False)# 读取图片 img_path='complex_example.jpg'image=Image.open(img_path)# 进行多语种文字识别 result=ocr.ocr(img_path,cls=True)# 可视化识别结果 image=draw_ocr(image,result,font_path='simfang.ttf')image.show()# 进行手写体文字识别 ...
如果您安装的是cpu版本,请将配置文件中的use_gpu字段修改为false #GPU训练 支持单卡,多卡训练,通过--gpus参数指定卡号#训练icdar15英文数据 训练日志会自动保存为"{save_model_dir}"下的train.logpython3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train...