layoutlmV3使用步骤

1、layoutlm系列的预训练权重全都是放在huggingface上面，安装官方教程如果下载失败，可以在linux系统下载，然后将下载的缓存文件保存。或者在官网上下载并保存。需要下载的文件如下图。

2、将官方提供的xfun数据集下载，结果如下：

│── data
│   ├── zh.train.json
│   ├── zh.val.json
│   └── images
│      ├── zh_train_*.jpg
│      └── zh_val_*.jpg

 

3、按照官方教程安装，但是layoutlmv3的requirements里面的安装包版本过低，会报错‘No huggingface_hub attribute hf_api’，需要改为一下版本后安装：

datasets==2.3.2
evaluate==0.1.2
huggingface-hub==0.8.1
response==0.5.0
tokenizers==0.10.1
transformers==4.12.5
seqeval==1.2.2
deepspeed==0.5.7(有GPU才需要安装，没有GPU不需要安装)
tensorboard==2.7.0
seqeval==1.2.2
sentencepiece
timm==0.4.12
Pillow
einops
textdistance
shapely

4、Detectron2 如果最后set up失败，需要按照官网提供的一下方式安装Detectron2 ：

python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'
# (add --user if you don't have permission)

# Or, to install it from a local clone:（本人用此方法解决）
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2

# On macOS, you may need to prepend the above commands with a few environment variables:
CC=clang CXX=clang++ ARCHFLAGS="-arch x86_64" python -m pip install ...

5、报错出现 'gbk' codec can't decode byte

找到对应的位置xfun.py加上   encoding='utf-8'  即可。