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注意事项
使用nvidia-smi命令查看cuda的版本#xff0c;必须是10.1或者10.0#xff0c;10.2是万万…Github地址
参考地址作者大人十分热心对于我的问题提供了大量的帮助使我少走了很多的弯路在此表示由衷的感谢
注意事项
使用nvidia-smi命令查看cuda的版本必须是10.1或者10.010.2是万万不可以的所需要的版本之间的版本协调关系仅供参考GPU部署
1安装conda
安装conda参考文档执行权限/运行
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #给执行权限
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #运行
找到你刚才安装的conda位置如果一路选择yes没有更改过安装位置的话安装位置应该位于/home下面默认文件夹的名字是conda3cd到conda3的bin目录下面能看到有一个activate给activate赋予权限
chmod 777 activate
激活activate使用命令如下
. ./activate #或者使用source activate效果是一样的
当命令行前面出现(base)的时候说明现在已经在conda的环境中了。这时候输入conda list 命令查看已经安装的包文件 添加频道也就是国内镜像加快下载包文件的速度命令如下
//官方channelconda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
//清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
使用如下命令是的镜像源生效
conda config --set show_channel_urls yes
关于conda的更多知识请参考 参考链接
2下载Chinesocr-app压缩包
从github下载chineseocr-app下载的地址在文章开头已经给出使用xftp软件将chineseocr-app上传到服务器的指定位置使用命令对其进行解压命令如下
unzip chineseocr-app.zip 3下载/导入模型文件
百度网盘地址下载模型文件将模型文件上传到服务器的chineseocr-app的moduls文件夹里面需要注意有些模型已经存在无需上传
4修改作者提供的setup.md文件
修改的地方是tensorflow-gpu的版本以及删除了tensorflow因为使用的是GPU服务修改后的文件如下图所示建议是在本机改完上传替换原先的版本使用vi的方式修改不易
## 环境配置支持linux\macOs
conda create -n chineseocr python3.6 pip scipy numpy jupyter ipython ##运用conda 创建python环境
source activate chineseocr
git submodule init git submodule update
pip install easydict opencv-contrib-python4.0.0.21 Cython h5py lmdb mahotas pandas requests bs4 matplotlib lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install -U pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install keras2.1.5 tensorflow-gpu1.13.1
pip install web.py0.40.dev0 redis
conda install pytorch torchvision -c pytorch
## pip install torch torchvision 修改完执行命令 sh setup.md进行环境配置执行这条命令需要将当前目录切换到chineseocr-app路径下
5执行核心代码 python app.py
这一步并不简单因为python文件缺失很多的包文件参考我的文章 缺失包文件处理方式每次安完一个包文件需要执行python app.py进行验证一下注意的是如果涉及到opencv这个包文件需要指定版本参考命令如下
pip install opencv-contrib-python4.0.0.21 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
直到这条命令不在报错
6开启服务器的8080端口
命令如下
iptables -I INPUT -p tcp --dport 8090 -j ACCEPT
7进行OCR服务
在本地电脑浏览器输入http://IP:8080/ocr进行ocr服务IP为服务器的地址
8验证
速度提升很快祝大家好运
