用飛槳來做中文OCR (1)

1.下載pythond 3.8 64位

 

• 需要確認您的 Windows 7/8/10 是 64 位操作系統*

python -m ensurepip python -m pip --version

• 確認 Python 和 pip 是 64 bit，並且處理器架構是x86_64（或稱作 x64、Intel 64、AMD64）架構，目前PaddlePaddle不支持arm64架構
  下面的第一行輸出的是 "64bit"，第二行輸出的是 "x86_64"、"x64" 或 "AMD64" 即可：

python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

• 執行以下命令安裝（推薦使用百度源）：

python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

 

  

提示有錯誤，說opencv兼容的版本是4.2，現在安裝的4.4 ，難道說我下載的python版本高了？

 

再下載例子代碼 https://codeload.github.com/PaddlePaddle/book/zip/develop

嘗試第2個例子，手寫數字識別

 運行 python train.py(假如加上 _ce.py 會找不到os.environ【’ceroot‘】) ,會自動下載4個文件在.Cache目錄

 

 

 

 訓練大概了10分鍾。 這個例子代碼是把訓練和識別 都放在一起的， 可以修改一下代碼，加個參數是否進行訓練，還是直接識別

def main(use_cuda, nn_type,skip_train):
    model_filename = None
    params_filename = None
    save_dirname = "recognize_digits_" + nn_type + ".inference.model"

    # call train() with is_local argument to run distributed train
    if skip_train:
       print("skip_train")
    else:
       train(
			nn_type=nn_type,
			use_cuda=use_cuda,
			save_dirname=save_dirname,
			model_filename=model_filename,
			params_filename=params_filename)
    infer(
        use_cuda=use_cuda,
        save_dirname=save_dirname,
        model_filename=model_filename,
        params_filename=params_filename)


if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()
    BATCH_SIZE = 64
    PASS_NUM = args.num_epochs
    use_cuda = args.use_gpu
    skip_train = args.skip_train
    # predict = 'softmax_regression' # uncomment for Softmax
    # predict = 'multilayer_perceptron' # uncomment for MLP
    predict = 'convolutional_neural_network'  # uncomment for LeNet5
    main(use_cuda=use_cuda, nn_type=predict,skip_train=skip_train)