用飞桨来做中文OCR (1)

1.下载pythond 3.8 64位

 

• 需要确认您的 Windows 7/8/10 是 64 位操作系统*

python -m ensurepip
python -m pip --version

• 确认 Python 和 pip 是 64 bit，并且处理器架构是x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构，目前PaddlePaddle不支持arm64架构
  下面的第一行输出的是 "64bit"，第二行输出的是 "x86_64"、"x64" 或 "AMD64" 即可：

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

• 执行以下命令安装（推荐使用百度源）：

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

 

  

提示有错误，说opencv兼容的版本是4.2，现在安装的4.4 ，难道说我下载的python版本高了？

 

再下载例子代码 https://codeload.github.com/PaddlePaddle/book/zip/develop

尝试第2个例子，手写数字识别

 运行 python train.py(假如加上 _ce.py 会找不到os.environ【’ceroot‘】) ,会自动下载4个文件在.Cache目录

 

 

 

 训练大概了10分钟。 这个例子代码是把训练和识别 都放在一起的， 可以修改一下代码，加个参数是否进行训练，还是直接识别

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)