在使用飞桨OCR模型推理功能时候，主要涉及PaddlePaddle，PaddleCustomDevice，PaddleOCR，PaddleX，Paddle Inference组件。当然并不是所有的组件需要同时部署同时使用，因为飞桨提供了多套部署方案。接下来我们就这些组件进行描述和功能分类。飞桨主框架，将框架的基础接口和基础功能定义清楚，提供训练和推理的基础能力，以及业务中的动态和静态图的模式，参考

在使用飞桨OCR模型推理功能时候，主要涉及PaddlePaddle，PaddleCustomDevice，PaddleOCR，PaddleX，Paddle Inference组件。当然并不是所有的组件需要同时部署同时使用，因为飞桨提供了多套部署方案。接下来我们就这些组件进行描述和功能分类。飞桨主框架，将框架的基础接口和基础功能定义清楚，提供训练和推理的基础能力，以及业务中的动态和静态图的模式，参考

当时的表现是，pycharm变量监视区所有变量的值都变为Loading value…这一方案认为，报错说明远程服务器debug遇到调试库不存在，因此手动安装调试库，并链接到指定目录。究其原因，或许是Pytorch DataLoader 不适用于远程解释器，至少我写下这篇博客的时候是不适合的。其中~/miniconda3是我的miniconda3安装路径，py3.8_clone是我的环境名。这一节讲