登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
(paddle_yz) E:\软件安装\Pytorch环境配置>pip list。
去百度飞桨网站(https://www.paddlepaddle.org.cn/)选择合适的CUDA版本，复制安装代码。我的CUDA版本是12.5，由于CUDA向下兼容，可选的最新版本是12.3。快捷键win+R，输入cmd回车，输入nvidia-smi查看CUDA Version为12.5。出现PaddlePaddle is installed successfully!输入conda crea
本教程将详细介绍如何在本地环境中使用Docker部署 PaddleOCR-VL，同时包含VLLM推理模型加速的部署过程，以及踩过的一些坑。目前本人测试了效果确实非常强大，可用于文档解析、图片、PDF等，同时响应速度也很快，相比于传统的OCR精准太多了
PaddleOCR-VL-0.9B的安装与启动
（2025年10月最新教程）如何用大陆护照+个人港卡注册Stripe个人账户
（1）介绍NVIDA GeForce GTX1060 6G GPU显卡的安装方法（2）NVIDA GeForce GTX1060 6G GPU显卡驱动程序的下载及有关不同版本的区别（3)介绍人工智能（Paddle) 飞桨的安装方法
按下方步骤找到cudnn压缩包，查询前选哟搜索下对应cuda版本的cudnn。我使用的cuda11.8，对应的安装8.7的cudann。激活环境，激活前可能需要按提示云梦init命令，然后重新打开命令行执行以下命令。按以下步骤下载cuda安装包，我使用的cuda11.8。找到对应cuda版本的pytorch安装命令。和pytorch一样，复制命令进行安装。将解压的文件覆盖到cuda的安装目录中。找
pycharm安装插件包
PaddleDetection：分别使用ppyoloe+、FasterRCNN+swin进行训练；另外还试了Yolov5和.PaddleX框架的fasterrcnn
使用transformers[onnx]和xpaddle进行torch模型到paddle模型的转化。
目标检测 学习笔记来自课程：百度AI Studio课程_学习成就梦想，AI遇见未来_AI课程 - 百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区 (baidu.com)的学习笔记文章目录目标检测 学习笔记发展历程**Viola Jones Detectors:****HOG Detector:****DPM(Deformable Part Model):****YOLOv3**：Fast R-
pytorch中的size()和shape()的使用示例：import torchfrom torch import tensora = torch.tensor([[[0,1,2,3],[10,11,12,13]],[[20,21,22,23],[30,31,32,33]]])print(a.shape)print(a.size())
在百度21天入门课程顺利结业之后，又一次加入了百度PaddleDetection目标检测七日打卡营。这是我第一次使用PaddleDetection，老师讲课非常好，使用起来比较方便，而且提供了免费的算力，真的是一个学习paddle和深度学习的好平台。前几天学习了两阶段模型和yolo系列，老师的讲解很有趣而且干货满满。对于这方面比较萌新的我来说还是有难度，所以在作业的完成中的成绩并不是特别理想。今天
百度飞浆AI一站式工具最新版PaddleX3的详细安装教程，根据以下步骤，可以帮助大家避坑，且一次性安装成功，助力大家将复杂的AI环境搭建标准化、流程化、简单化。原来AI开发可以如此简单。话不多说，直接上干货。
然后在/home/yuanzebin/PaddleOCR/deploy/cpp_infer文件夹下，右键鼠标打开终端。在/home/yuanzebin/PaddleOCR/deploy/cpp_infer文件夹下，右键鼠标打开终端。下载预测库的链接如上，我选的是cuda11.6的，虽然我是cuda11.4，但是亲测下载这个也可以用。也是手动找一下这个文件，然后输入下面的类似命令，改成这个文件所在的
使用paddle detection进行多卡训练时需要安装nccl，nccl安装失败可能导致服务器不再能多卡训练，因此需要卸载nccl。
数据集划分
paddle编译配置（centos和ubuntu差异:yum install 和 apt-get install)下载pip or pip3(搜索关键词“pip","安装","软链接")1. Github配置 gedit /etc/hosts。1）cmake 时 Pythonlibs 找不到。根据实际路径做链接到 /usr/bin/pip。paddleocr c++ 部署。3)找不到“Python
1.paddle官网安装教程2.某博主安装教程我先使用官网安装命令后，提示还要安装CUDA和cuDNN。我安装的是GPU版的CUDA10.2，后面
总的来说，Critic的状态估计网络的训练还是基于现实的Q值和估计的Q值的平方损失，估计的Q值根据当前的状态S和动作估计网络输出的动作A输入状态估计网络得到，而现实的Q值根据现实的奖励R，以及将下一时刻的状态S’和动作现实网络得到的动作A’ 输入到状态现实网络 而得到的Q值的折现值加和得到(这里运用的是贝尔曼方程)。对DQN来说，经验重放的方法变的不再适用(如果不知道其他智能体的状态，那么不同情况
通过继承 paddle.io.Dataset 类自定义数据集类 MyDataset ，对传⼊的数据列表进行随机打乱，使用 ToTensor 接口对数据进行转换，以匹配数据馈送格式，并对图像的三通道分别进⾏标准化。在中进行了图像的缩放、转换为 numpy 数组、转置和归一化等操作。''' 自定义的数据集类 ''''''* `label_list`: 标签与文件路径的映射列表* `transform`
paddle分布式训练环境配置，nccl安装
别看排查问题步骤写的很简单，但是花费了3个小时进行解决。太让人泪目了。不过，这次问题解决也让我明白了，报错无非是由三个方面出现的，1）逻辑错误、矩阵运算错误，2）版本（环境配置），3）计算资源当然只是简单的划分，其实每一类都存细小的分类。后面，可以按照这个思路总结一下，自己遇到问题的类别，这样bug就会越来越少了，嘻嘻嘻嘻。......
调用infer_rec.py测试图片识别情况时报错
chinese_ocr_db_crnn_mobile 模型是一个超轻量级的中文OCR（光学字符识别）模型，主要用于识别图片中的汉字，总大小仅约8.1M，非常适合移动端和资源受限环境部署，采用DB（Differentiable Binarization）算法进行文本检测，CRNN（卷积递归神经网络）进行文本识别，兼顾检测精度和识别效率，支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别，提供从图像预处
解决paddleocr打包中的各种问题
本项目利用JNI加载paddle-ocr的C++编译后的dll库，并利用springboot进行web部署访问，效果等同于java-springboot-paddleocr。paddle-ocr c++编译的dll库以及模型(det_db:文本检测；1./ocr：返回json结果（包括识别的文字，坐标以及置信度）2./ocr/image：返回识别后绘制的图片结果。
安装 lanms 最佳参考：防丢失，直接抄录的一份paddleocr最后几个库一个比一个难装，特别是 lanms 库，巨难装，拒绝任何花里胡哨，十分钟，三步内解决问题。
相关配置：显卡型号：RTX3080linux型号：ubuntu18.04.5一、显卡驱动安装二、 cuda安装1. 查看cuda版本对应的linux系统依赖关系CUDA Toolkit Documentation官网:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/cuda11.2.1对应的要求：https://docs.nvidia.com/cuda/arc
对uie模型进行微调的过程
win10 cuda10.2 paddle 安装WIN7/8/10 64位win10 cuda激活新建的环境安装paddlepaddle-gpu验证安装是否成功2.1 问题：可能会出现2.2通过pip list查看到版本过高，安装提示的低版本的安装成功的显示安装paddledetction出现OK则安装成功...
PaddleOCR 量化模型时无法记载预训练模型检测与识别模型在量化时，预加载模型的权重全为空。解决方法https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/5903原因：quant.py在加载预训练模型方法有问题，修改代码后成功加载...
一、概述二、算法原理三、训练四、部署4.1 Python本地脚本推理4.2 基于Django的线上Web部署4.3 PC端C++部署4.4 Android端部署
dd
安装百度飞桨paddlepaddle
基于Paddle的CPS半监督语义分割算法复现，在0.5倍的Cityscapes数据集上，resnet50.deeplabv3+模型在Cityscapes test的mIOU达到78.281%
使用paddle的预训练模型ernie进行中文文本二分类的代码实现包括：模型训练、模型预测、动静图模型转化、模型的部署和上线预测
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别策略1.2 本文介绍策略二、RARE算法介绍2.1 什么是RARE算法2.2 RARE算法在文字识别模型中的实现算法实现流程RNN -> Seq2SeqSeq2Seq -> Attention Decoder三、RARE算法在文字识别模型中的代码实现3.1 代码位置3.2 关键代码总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文
【代码】一、paddleocr的CPU/GPU环境安装。
安装cpu：命令：多线程多进程。
摘要：本文基于PaddleOCR v2.6.0实现CPU环境下的中文OCR识别，详细介绍了从虚拟环境搭建到文本识别的完整流程。通过Python3.10环境配置、依赖安装、代码实现等步骤，解决了新手常见问题，最终实现对中文古诗图片的高精度识别（准确率达99%以上）。项目采用清华源加速依赖安装，通过虚拟环境隔离确保稳定性，并解析了OCR返回结果的数据结构。实验表明PaddleOCR在CPU环境下仍能保
需要两个模型作为输入：一个教师模型和一个学生模型。教师模型通常比学生模型要大，更复杂。在训练过程中，我们将输入数据传递给教师模型和学生模型，然后使用教师模型的输出作为目标标签，使用交叉熵损失函数来计算学生模型的损失。这样，学生模型就会尽可能地学习教师模型的知识。它可以帮助我们在训练一个大模型时，将其知识传递给一个小模型，从而使小模型具有大模型相近的性能。使用其他损失函数来指导知识蒸馏，例如MSE（
在识别文字时，图片会旋转0°，90°，180°，270°，对应的坐标信息是按旋转后的新坐标系生成的，需还原到初始位置（即0°状态下的坐标）。在给paddleocr识别图片中指定文字，并使用cv2为该指定文字添加矩形框时，发现文字的坐标信息与paddleocr提供的json文件中的坐标信息不完全一致。在180°时，x = width - x1，y = height - y1.在270°时，x = y
如果你CUDA安装的是12.0或者以上（12.x）的版本，那么cudnn至少也得是8.9.1及以上(8.9.x）的版本。如果安装失败，缺这缺那的，配内网的apt-get源然后安装以下依赖。安装的时候还需要注意，选安装组件的时候不要勾选第一项的Driver，因为上面已经安装过显卡驱动了。我一开始下的deb包，dpkg -i安装完，进python验证的时候发现cuda识别不到cudnn，提示缺libc
这个版本尝试成功paddle2onnx2.1.0、paddleocr 3.7.0、paddlepaddle-gpu 3.1.0、paddlex 3.7.1，paddlepaddle-gpu 3.1.1也可以。我根据下图所示将版本设置为paddle2onnx 1.3.1、paddleocr 3.7.0、paddlepaddle-gpu 3.2.0、paddlex 3.7.1但是还是不不行。我将pad
优化建议： 如果您的截图分辨率很高（如 4K），但游戏UI的实际文字区域并不大，可以适当调小这个值，例如 480 或 640，会极大加快检测速度，且对精度影响很小。· use_gpu: 如果您有 NVIDIA GPU 并安装了对应的 PaddlePaddle-GPU 版本，务必设为 True，速度会有数量级的提升。因此，我们的目标不是在精度上追求极致，而是在保证准确率的前提下，尽可能提升速度。·
运行环境：cuda 10.2cudnn 8.5paddleocr CPU 的时候没事，GPU报错如下，报错信息：段错误 (核心已转储)原因：cudnn 版本太高了，和cuda不匹配；官网推荐cudnn7.6。
paddle
——paddle
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DAMO开发者矩阵
AtomGit开源社区
乐奇 Rokid 开放社区
天工造物局
