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1 安装百度深度学习框架paddlepaddle飞桨

飞浆官网环境搭配
参考介绍博客

# cpu 版本
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

一个正则表达式测评的网址

2 安装conda

下载miniconda3官网https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
一个参考链接

mv …/Desktop/Miniconda3-py37_4.11.0-Linux-x86_64.sh ./
添加可执行权限

下载conda

wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

之后

chmod 777 Miniconda3-py37_4.11.0-Linux-x86_64.sh  # 给可执行权限
 # 执行
bash Miniconda3-py37_4.11.0-Linux-x86_64.sh 

在此步骤中不添加环境变量
conda
之后用的时候再添加

找到刚才安装的miniconda，如果没有更改过安装位置的话应该是在/home下面，cd到miniconda3的bin目录下面，能看到有一个activate
启动conda

. ./activate #这里的第一个点跟source是一样的效果

conda list
如果看到东西就是对了

3 创建运行环境

3.1 cpu版本

• 在~/miniconda3/bin/路径下：
  . ./activate 启动conda环境

• 构造python环境

conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

• 启动运行环境

 conda activate paddle_env
 # 关闭环境 conda deactivate

• 安装所需的包：

pip3 install -r requestments.txt  # （每个系统机器不同修改对应的依赖包）

之后执行

python main.py --date=2022-04-18

可以看到这个，result是把img删除了之后的元组

3.2 gpu版本

• 环境
  构造环境如上，在安装依赖包时，注释掉paddlepaddle==2.2.2行，执行 pip install -r requirements.txt

• 修改的地方
  使用gpu版本的飞浆
  使用如下命令：

conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=9.0 -c paddle

安装对应版本，版本安装配置链链接
使用如下命令获取版本信息：

cat /usr/local/cuda/version.txt
或者
nvcc --version

• 执行
  执行程序时会报错：

module 'paddle.fluid.core_avx' has no attribute 'is_compiled_with_rocm'

原因,paddle.fluid将来版本会废弃，自从paddlepaddle 2.1之后is_compiled_with_rocm就在paddle.device下面了，改成了device还是报错说明引擎是2.0的。并且is_compiled_with_rocm是paddlepaddle为了适配amd和海光的gpu的，跟nvidia的显卡关系不大。把相关的两个if not 注释掉就可以了参考
根据报错信息：找到文件路径，并注释掉对应行

vi /home/yym/miniconda3/envs/paddle_env/lib/python3.8/site-packages/paddleocr/tools/infer/utility.py

328     #if not paddle.fluid.core.is_compiled_with_rocm():
329     #    md = "env | grep CUDA_VISIBLE_DEVICES"

再执行就好了。

4 代码

代码