gcc版本(一般来说,系统自己下的gcc都7.6左右版本,没有8.2的,所以如果要编译,一定要重装8.2版本的gcc,参考链接:ubuntu18.04 安装指定版本的gcc-8.2) cmake版本 二、安装PaddlePaddle 有两种方式,因为X86环境在PaddlePaddle官方有已经编译好的预测库,所以我们直接下载就好,不用编译,当然如果JetPack版本不...
(3)配置CMakeLists.txt文件 (4)配置编译脚本compile.sh 配置模型文件 运行 一、环境配置 PaddlePaddle——在X86的Ubuntu18.04中基于C++部署Paddle Inference GPU预测库(2.1.1) 二、本地新建工程 1.创建工程 mkdir paddle_cpp_demo cd ...
首先你要把源码从github上下载下来,并且进入paddle文件目录 gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle.gitcdPaddle#进入paddle文件目录mkdirbuild#创建编译文件夹cdbuild#进入编译文件夹cmake -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF ..#不要看漏后面有两个点,如果你安装的而是GPU版本的话,如想要支持GPU,请在编...
它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速。 本项目将使用openvino部署PaddleOCR的DBNet模型,快速体验paddlepaddle模型使用openvino部署流程。(后续会推出识别及完整流程部署) PS:在此对睿思同学说声抱歉,之前太唐突了没仔细看任务要求,涉及到了本人不了解的领域,鸽了一波,真的非常抱歉。
|CMake| >=3.5| | |GCC | 4.8.2 |推荐使用CentOS的devtools2| |Python| 2.7.x |依赖libpython2.7.so| |pip |>=9.0 | | |numpy ||| |SWIG| >=2.0|| |Go |>=1.8 |可选| 首先你要把源码从github上下载下来,并且进入paddle文件目录
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile") 使用的是paddlehub内置的模型,本质就是PaddleOCR的中文模型,只是进行了封装,可以一键调用,要用这个模型起服务的话,用这种格式的命令:hub serving start -m chinese_ocr_db_crnn_mobile -p 8866,优点是使用方便,缺点是无法替换模型,调整参数。
2.Linux下部署百度PaddlePaddle依赖库 3.在服务器中运行python环境 PaddlePaddle是一个高效,易用的深度学习框架,由百度出产。 我们可以通过将PaddlePaddle库部署到服务器上,并运行生产级别的深度学习脚本,实现各种各样的深度学习模型。和目前主流的深度学习框架类似,使用Tensor数据结构承载训练数据,目前同时支持动态图和静态...
主要由DB文本检测、检测框矫正和 CRNN 文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化 8 个方面,采用 19 个有效策略,对各个模块的模型进行效果调优和瘦身,最终得到整体大小为 3.5M 的超轻量中英文 OCR 和 2.8M ...
3.1 转可用于推理部署的静态模型 #1.转静态模型importpaddle#from paddle.jit import to_static#实例化模型类model =SimpleCNN()#加载训练好的模型参数model_path = r'C:\model'model_filename='model.pdparams'model_state_dict=paddle.load(os.path.join(model_path, model_filename)) ...
OpenVINO™ 是开源的AI预测部署工具箱,支持多种格式,对飞桨支持友好,目前无需转换即可使用。 4.OpenVINO 2022.1 工作流程 # 解压缩数据集!tar -xvf data/data19852/flowers102.tar -C ./data/ >log.log 二、PaddleClas准备 # 下载最新版!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas/ --depth=1...