文章目录

  • 一.确定虚拟环境中的Cudatoolkit、cudnn以及paddlepaddle版本
  • 1.查看电脑支持的cudatoolkit版本
  • 2.查看支持飞桨的CUDA版本号
  • 二、配置paddleOCR虚拟环境
  • 1.创建paddleOCR虚拟环境
  • 2.激活paddleOCR虚拟环境
  • 3.安装cudatoolkit
  • 4.安装cudnn
  • 5.安装paddlepaddle和paddleOCR
  • 三、验证环境
  • 1.验证基础环境
  • 2.图片测试


一.确定虚拟环境中的Cudatoolkit、cudnn以及paddlepaddle版本

  我的电脑是NVIDIA GeForce RTX 3060，电脑配置了cuda12.0和cudnn8.9.4（如何配置请参考 配置cuda和cudnn）, 安装了Anaconda。
  下面配置PaddleOCR中的cudatoolkit版本不得超过自己电脑上装的cuda版本号

1.查看电脑支持的cudatoolkit版本

使用conda search cudatoolkit命令

paddelnlp部署_虚拟环境

查看电脑支持的cudnn版本，使用conda search cudnn，倒数第一个支持cuda11.*版本

paddelnlp部署_CUDA_02


  我的电脑最支持cudatoolkit《=12.0，之前的踩坑实践得出：cuda大于11的就不能装cuda小于11的版本，这样会导致算力不匹配，影响效率。

2.查看支持飞桨的CUDA版本号

  飞桨(官网：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台)是基于CUDA10.2,11.2,11.6,11.8,12.0开发的，这里要注意一下，不要提前下好cuda导致找不到合适的飞桨版本号。

paddelnlp部署_虚拟环境_03


  基于以上查询，选择cudatoolkit = 11.8,cudnn = 8.9.2.26,paddlepaddle = 11.8配置paddleOCR虚拟环境。

二、配置paddleOCR虚拟环境

1.创建paddleOCR虚拟环境

使用conda create -n paddleOCR python创建，遇到下列提示输入y

paddelnlp部署_虚拟环境_04


开始下载基础模块

paddelnlp部署_windows_05


当出现以下界就说明虚拟环境建好了

paddelnlp部署_CUDA_06

2.激活paddleOCR虚拟环境

使用conda acitvate paddleOCR命令，当cmd前面出现虚拟环境名称则已激活

paddelnlp部署_CUDA_07

3.安装cudatoolkit

使用conda install cudatoolkit=11.8命令

paddelnlp部署_windows_08


开始等待下载

paddelnlp部署_虚拟环境_09


出现下面界面则说明下载好了

paddelnlp部署_paddle_10

4.安装cudnn

使用conda install cudnn=8.9.2.26命令

paddelnlp部署_paddelnlp部署_11

5.安装paddlepaddle和paddleOCR

使用python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 命令安装

paddelnlp部署_paddle_12


  经过以上，则基础环境就配置好了，还剩一些PaddleOCR的小模块，可以使用pycharm将打开paddleOCR，配置好程序的虚拟环境后，使用pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/ 安装，如果程序还报模块错误，那就缺啥装啥。

paddelnlp部署_paddelnlp部署_13

三、验证环境

1.验证基础环境

  安装完成后可以使用 python 进入 python 解释器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()，如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明已成功安装。

paddelnlp部署_windows_14

2.图片测试

下载PaddleOCR代码，写一个test.py文件，对图片进行文字识别。

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
#修改为自己的图片路径
img_path = './doc/imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    for line in res:
        print(line)

# 显示结果
from PIL import Image
result = result[0]
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

  如果遇到这种No module named ‘**’ 情况，使用 pip install ** -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 命令进行安装

paddelnlp部署_paddle_15


测试结果如下：

paddelnlp部署_CUDA_16


遇到问题： 运行test.py提醒Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path

解决步骤：

1.通过百度网盘下载zlibwapi.dll文件

链接：https://pan.baidu.com/s/1G3QINBLBaG9EiqQXqQmveg

提取码：byor

2.

将 zlibwapi.lib 文件放到 path/to/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v12.0/lib 下

将 zlibwapi.dll 文件放到 path/to/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v12.0/bin 下

paddelnlp部署_paddelnlp部署_17


paddelnlp部署_CUDA_18


这样就可以愉快的使用PaddleOCR训练自己的数据集了。