技术标签: paddlepaddle Jetson linux 深度学习
Jetson Nano PaddlePaddle 环境配置 及 PaddleHub—OCR测试
Jetson Nano 4G
JP 4.4.1
CUDA 10.2
CUDNN 8.0
TensorRT 7.1.3.0
git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git
cd nccl
make -j4
sudo make install
此步编译过程很久。
已下为安装成功截图:
##注意以下python环境安装强烈推荐在虚拟环境下操作##
git clone -b release/2.0 https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle.git
sudo vim ~/.bashrc
#在最后添加以下内容
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
#保存生效一下
source ~/.bashrc
sudo apt-get install unrar swig patchelf
cd Paddle
#需要编译python包的话先安装下需要的库
pip install -r python/requirements.txt
mkdir build
cd build
cmake \
-DWITH_CONTRIB=OFF \
-DWITH_MKL=OFF \
-DWITH_MKLDNN=OFF \
-DWITH_TESTING=OFF \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DON_INFER=ON \
-DWITH_PYTHON=ON \
-DWITH_XBYAK=OFF \
-DWITH_NV_JETSON=ON \
-DPY_VERSION=3.6 \
-DTENSORRT_ROOT=/home/djj/Tensorrt/ \
-DCUDA_ARCH_NAME=All \
..
#时间很久
make -j4
#生成预测lib
make inference_lib_dist
#python环境安装编译好的paddlepaddle-gpu的whl
pip install paddlepaddle*******.whl
填坑记录:
在python中测试,出现下图说明成功。
python
import paddle
#2.0以下API
paddle.fluid.install_check.run_check()
#2.0以上的API
paddle.utils.run_check()
链接:https://pan.baidu.com/s/1ZOaKk-tE77qWuIpYMhxnJg
提取码:ldql
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/Tables.html#whl-release
源码编译安装sentencepiece,编译环境安装:
sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libgoogle-perftools-dev
然后进行源码编译:
https://github.com/google/sentencepiece
下载源码包 sentencepiece-master.zip
unzip sentencepiece-master.zip
cd sentencepiece
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig -v
pip install scipy==1.3.1
#这里我安装的1.8版本
pip install paddlehub==1.8.0
安装成功后python下测试 import paddlehub 会出现缺少库的错误pip安装即可
安装ocr依赖
sudo apt-get install libgeos-dev
sudo apt-get install python3-shapely
pip install shapely==1.6.2
pip install pyclipper
conda install geos
#使用hub下载模型
##韩文的##
hub install korean_ocr_db_crnn_mobile==1.0.0
##中文的##
hub install chinese_ocr_db_crnn_mobile==1.1.0
hub run chinese_ocr_db_crnn_mobile --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
直接使用GPU这里会报错:
E0318 13:28:24.483968 4564 analysis_predictor.cc:585] Allocate too much memory for the GPU memory pool, assigned 8000 MB
E0318 13:28:24.484027 4564 analysis_predictor.cc:588] Try to shink the value by setting Analysis Config::EnableGpu(...)
~/.paddlehub/modules/chinese_ocr_db_crnn_mobile/model.py
修改此文件76行
config.enable_use_gpu(8000, 0)
改为:
config.enable_use_gpu(3000, 0)
修改后运行,无反应,目前可以查看paddle github lssues目前ocr对于显存还存在一些问题;本文还是采用cpu推理。
import paddlehub as hub
import cv2
import os
#如果使用GPU,需要先定义GPU;
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")
result = ocr.recognize_text(images=[cv2.imread('./1.jpg')],
use_gpu= False, #设置是否使用gpu
output_dir='ocr_result',
visualization=True,
box_thresh=0.5,
text_thresh=0.5)
print(result)
可以看到保存后的结果:
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/319371293
https://blog.csdn.net/qq_44498043/article/details/107300374?spm=1001.2014.3001.5502
各位同学,问下有啥方法可以让编译的时候下载github文件速度快些??求大佬回复。。。
使用gpu推理时,显存问题无法解决,等后续paddle版本优化后再试试。。
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