百度paddleocr GPU版部署

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了百度paddleocr GPU版部署。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

显卡:NVIDIA GeForce RTX 4070,Nvidia驱动程序版本:537.13

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Nvidia驱动程序能支持的最高cuda版本:12.2.138

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Python:python3.10.11。试过python3.12,安装paddleocr失败,找不到相关模块。

飞桨版本:2.6,操作系统:windows 10,安装方式:pip,计算平台:CUDA12.0(飞桨2.6最高支持CUDA12.0)

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CUDA工具包:12.0。由于飞桨2.6最高支持CUDA12.0,而Nvidia驱动程序能支持的最高cuda版本12.2,所以这里选择CUDA工具包12.0

飞桨要求的CUDA工具包和cuDNN对应关系:

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因此cuDNN选择v8.9.1。

先安装CUDA和cuDNN。需要注意,在自定义安装CUDA的时候有个选项得去掉,如下:

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一般我们是没有VS环境的,如果这个时候勾选上就很有可能导致安装失败,去掉之后我们下一步等待完成即可。

安装飞桨2.6

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.0.post120 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

由于网络原因,可能安装失败,多试几次就可以成功。

安装完成后您可以使用 python 进入 python 解释器,输入import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check()

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如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明已成功安装,并且飞桨跟CUDA的版本也匹配上了。

安装paddleocr

pip install "paddleocr>=2.0.1"

如果因为网络原因安装失败,可以指定超时和更换镜像源

pip --default-timeout=500 install "paddleocr>=2.0.1" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装完成后,就可以运行命令行识别图片文字了

paddleocr --image_dir ./1.png --use_angle_cls true --use_gpu true

运行该命令的时候,可能报错:

Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path

需要在网上下载zlibwapi.dll放到cuda的安装目录下。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-840625.html

到了这里,关于百度paddleocr GPU版部署的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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