在全新ubuntu上用gpu训练paddleocr模型遇到的坑与解决办法

目录

  • 一. 我的ubuntu版本![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/297945917309494ab03b50764e6fb775.png)
  • 二.首先拉取paddleocr源代码
  • 三.下载模型
  • 四.训练前的准备
  • 1.在源代码文件夹里创造一个自己放东西的文件
  • 2.准备数据
    • 2.1数据标注
    • 2.2数据划分
  • 3.改写yml配置文件
  • 4.安装anaconda
  • 五.开始训练
  • 六.报错
    • （1） libGL.so.1
    • （2）Polygon
    • (3) lanms
  • （4）报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbc in position 2: invalid start byt
  • （5）Out of memory error on GPU 0. Cannot allocate xxxxMB memory on GPU 0, xxxxGB memory has been allocated and available memory is only 0.000000B.

一. 我的ubuntu版本在这里插入图片描述

二.首先拉取paddleocr源代码

下载地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

三.下载模型

  • 我要训练一个中文模型，看到该预训练模型泛化性能最优，于是下载这个模型
    https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fpaddleocr.bj.bcebos.com%2FPP-OCRv3%2Fchinese%2Fch_PP-OCRv3_rec_train.tar

  • 其他模型地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/models_list.md

四.训练前的准备

1.在源代码文件夹里创造一个自己放东西的文件

在这里插入图片描述

  • config文件夹用来装yml配置文件
    pretrained_model用来装上一步下载的预训练模型
    split_rec_label用来放数据集
    output用来放训练出的模型

  • 创建文件夹非强制，只是这样更方便管理自己文件，yml源文件地址就在
    PaddleOCR-release-2.6/configs/rec/PP-OCRv3这个路径下

2.准备数据

2.1数据标注

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_49627063/article/details/119134847

2.2数据划分

在训练之前，所有图片都在一个文件夹中，所有label信息都在同一个txt文件中，因此需要编写脚本，将其按照8:1:1的比例进行分割。

import os
import re
import shutil
import random
import argparsedef split_label(all_label, train_label, val_label, test_label):f = open(all_label, 'r')f_train = open(train_label, 'w')f_val = open(val_label, 'w')f_test = open(test_label, 'w')raw_list = f.readlines()num_train = int(len(raw_list) * 0.8)num_val = int(len(raw_list) * 0.1)num_test = int(len(raw_list) * 0.1)random.shuffle(raw_list)for i in range(num_train):f_train.writelines(raw_list[i])for i in range(num_train, num_train + num_val):f_val.writelines(raw_list[i])for i in range(num_train + num_val, num_train + num_val + num_test):f_test.writelines(raw_list[i])f.close()f_train.close()f_val.close()f_test.close()def split_img(all_imgs, train_label, train_imgs, val_label, val_imgs, test_label, test_imgs):f_train = open(train_label, 'r')f_val = open(val_label, 'r')f_test = open(test_label, 'r')train_list = f_train.readlines()val_list = f_val.readlines()test_list = f_test.readlines()for i in range(len(train_list)):img_path = os.path.join(all_imgs, re.split("[/\t]", train_list[i])[1])shutil.move(img_path, train_imgs)for i in range(len(val_list)):img_path = os.path.join(all_imgs, re.split("[/\t]", val_list[i])[1])shutil.move(img_path, val_imgs)for i in range(len(test_list)):img_path = os.path.join(all_imgs, re.split("[/\t]", test_list[i])[1])shutil.move(img_path, test_imgs)def get_args():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--all_label", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/cls_gt_train.txt")parser.add_argument("--all_imgs_dir", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/images/")parser.add_argument("--train_label", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/train.txt")parser.add_argument("--train_imgs_dir", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/train/")parser.add_argument("--val_label", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/val.txt")parser.add_argument("--val_imgs_dir", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/val/")parser.add_argument("--test_label", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/test.txt")parser.add_argument("--test_imgs_dir", default="../paddleocr/PaddleOCR/train_data/cls/test/")return parser.parse_args()def main(args):if not os.path.isdir(args.train_imgs_dir):os.makedirs(args.train_imgs_dir)if not os.path.isdir(args.val_imgs_dir):os.makedirs(args.val_imgs_dir)if not os.path.isdir(args.test_imgs_dir):os.makedirs(args.test_imgs_dir)split_label(args.all_label, args.train_label, args.val_label, args.test_label)split_img(args.all_imgs_dir, args.train_label, args.train_imgs_dir, args.val_label, args.val_imgs_dir, args.test_label, args.test_imgs_dir)if __name__ == "__main__":main(get_args())

3.改写yml配置文件

  • 源地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml
Global:debug: falseuse_gpu: trueepoch_num: 800log_smooth_window: 20print_batch_step: 10save_model_dir: wjp/output/rec_ppocr_v3_distillationsave_epoch_step: 3eval_batch_step: [0, 2000]cal_metric_during_train: truepretrained_model:checkpoints:save_inference_dir:use_visualdl: falseinfer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpgcharacter_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txtmax_text_length: &max_text_length 25infer_mode: falseuse_space_char: truedistributed: truesave_res_path: wjp/output/rec/predicts_ppocrv3_distillation.txtOptimizer:name: Adambeta1: 0.9beta2: 0.999lr:name: Piecewisedecay_epochs : [700]values : [0.0005, 0.00005]warmup_epoch: 5regularizer:name: L2factor: 3.0e-05Architecture:model_type: &model_type "rec"name: DistillationModelalgorithm: DistillationModels:Teacher:pretrained:freeze_params: falsereturn_all_feats: truemodel_type: *model_typealgorithm: SVTRTransform:Backbone:name: MobileNetV1Enhancescale: 0.5last_conv_stride: [1, 2]last_pool_type: avgHead:name: MultiHeadhead_list:- CTCHead:Neck:name: svtrdims: 64depth: 2hidden_dims: 120use_guide: TrueHead:fc_decay: 0.00001- SARHead:enc_dim: 512max_text_length: *max_text_lengthStudent:pretrained:freeze_params: falsereturn_all_feats: truemodel_type: *model_typealgorithm: SVTRTransform:Backbone:name: MobileNetV1Enhancescale: 0.5last_conv_stride: [1, 2]last_pool_type: avgHead:name: MultiHeadhead_list:- CTCHead:Neck:name: svtrdims: 64depth: 2hidden_dims: 120use_guide: TrueHead:fc_decay: 0.00001- SARHead:enc_dim: 512max_text_length: *max_text_length
Loss:name: CombinedLossloss_config_list:- DistillationDMLLoss:weight: 1.0act: "softmax"use_log: truemodel_name_pairs:- ["Student", "Teacher"]key: head_outmulti_head: Truedis_head: ctcname: dml_ctc- DistillationDMLLoss:weight: 0.5act: "softmax"use_log: truemodel_name_pairs:- ["Student", "Teacher"]key: head_outmulti_head: Truedis_head: sarname: dml_sar- DistillationDistanceLoss:weight: 1.0mode: "l2"model_name_pairs:- ["Student", "Teacher"]key: backbone_out- DistillationCTCLoss:weight: 1.0model_name_list: ["Student", "Teacher"]key: head_outmulti_head: True- DistillationSARLoss:weight: 1.0model_name_list: ["Student", "Teacher"]key: head_outmulti_head: TruePostProcess:name: DistillationCTCLabelDecodemodel_name: ["Student", "Teacher"]key: head_outmulti_head: TrueMetric:name: DistillationMetricbase_metric_name: RecMetricmain_indicator: acckey: "Student"ignore_space: FalseTrain:dataset:name: SimpleDataSetdata_dir: wjp/split_rec_label/trainext_op_transform_idx: 1label_file_list:- wjp/split_rec_label/train.txttransforms:- DecodeImage:img_mode: BGRchannel_first: false- RecConAug:prob: 0.5ext_data_num: 2image_shape: [48, 320, 3]max_text_length: *max_text_length- RecAug:- MultiLabelEncode:- RecResizeImg:image_shape: [3, 48, 320]- KeepKeys:keep_keys:- image- label_ctc- label_sar- length- valid_ratioloader:shuffle: truebatch_size_per_card: 32drop_last: truenum_workers: 4
Eval:dataset:name: SimpleDataSetdata_dir: wjp/split_rec_label/vallabel_file_list:- wjp/split_rec_label/val.txttransforms:- DecodeImage:img_mode: BGRchannel_first: false- MultiLabelEncode:- RecResizeImg:image_shape: [3, 48, 320]- KeepKeys:keep_keys:- image- label_ctc- label_sar- length- valid_ratioloader:shuffle: falsedrop_last: falsebatch_size_per_card: 128num_workers: 4

4.安装anaconda

参考博客：https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765

  • 创建python虚拟环境
conda create -n ppocr
  • 切换虚拟环境
source activate ppocr

五.开始训练

python tools/train.py -c wjp/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=wjp/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy
//-c参数放配置文件地址，-o参数放预训练模型地址

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

六.报错

（1） libGL.so.1

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
  • 解决办法：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python-headless

（2）Polygon

ModuleNotFoundError: No module named 'Polygon'
  • 解决办法：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Polygon3

(3) lanms

ModuleNotFoundError: No module named 'lanms'

源码下载地址：https://github.com/AndranikSargsyan/lanms-nova/tree/master

参考我这个教程编译：http://t.csdnimg.cn/BqOW6

  • 将__init __.py文件替换
import numpy as npdef merge_quadrangle_n9(polys, thres=0.3, precision=10000):if len(polys) == 0:return np.array([], dtype='float32')p = polys.copy()p[:, :8] *= precisionret = np.array(merge_quadrangle_n9(p, thres), dtype='float32')ret[:, :8] /= precisionreturn ret
  • 找到linux种anaconda的包放在什么地方
pip show numpy

在这里插入图片描述
就知道该环境下的包安装地址

  • 将编译好库的整个lanms文件夹移动到该地址去即可调用

（4）报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbc in position 2: invalid start byt

f = open('txt01.txt',encoding='utf-8')

将 encoding=’utf-8’ 改为GB2312、gbk、ISO-8859-1，随便尝试一个均可以

（5）Out of memory error on GPU 0. Cannot allocate xxxxMB memory on GPU 0, xxxxGB memory has been allocated and available memory is only 0.000000B.

将训练的配置yml文件中的batch_size_per_card参数不断改小（除以2），直到不再报这个错即可。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/176181.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

皮肤渲染方法总结

皮肤渲染方法总结

一、皮肤次表面光照 HDRP用的延迟管线，镜面和散射分开进行计算 UE有透射开启和关闭的效果 （一）镜面反射 BRDF和Kelemen方法 （二）次表面散射与透射 1.散射：BRDF与BRSSDF（从反射点附近的点进行…
阅读更多...
MES 的价值点之动态调度

MES 的价值点之动态调度

随着数字化技术的发展，为制造企业的生产计划提供了更多的便利。但在实际生产管理过程中，企业的生产计划不管做的多么理想，还是可能会因诸多的扰动因素造成执行与计划差异，这时就需要通过一些动态调整方案去适应新的生产要求与环境…
阅读更多...
LeetCode刷题之 存在重复元素（题目分析➕源代码）

LeetCode刷题之 存在重复元素（题目分析➕源代码）

题目链接🔗力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 1. 题目分析 本题是要找到数组中的重复元素，所以我们分析出一下几点： 1. bool是一种数据类型，true是非0值，false是0.。 2. 数组…
阅读更多...
网络协议--TCP的成块数据流

网络协议--TCP的成块数据流

20.1 引言 在第15章我们看到TFTP使用了停止等待协议。数据发送方在发送下一个数据块之前需要等待接收对已发送数据的确认。本章我们将介绍TCP所使用的被称为滑动窗口协议的另一种形式的流量控制方法。该协议允许发送方在停止并等待确认前可以连续发送多个分组。由于发送方不必…
阅读更多...
因存在色情内容，夸克被罚50万元

因存在色情内容，夸克被罚50万元

媒体经济的繁荣、自媒体、直播等各种形式的信息传播疯狂发展，但是各种形式的信息资源大规模生产时，“色情”，“暴力”的图像和视频不可控的滋生，特别是某些 APP 或浏览器。一旦打开，满屏都是“哥哥，快来啊”…
阅读更多...
prometheus监控kafka

prometheus监控kafka

一、前言 关于对kafka的监控，要求高的话可以使用kafka-exorter和jmx-exporter一起收集监控数据，要求不高的情况下可以使用kafka-exporter收集监控数据即可 二、部署 kafka-exporter 部署kafka-exporter，我是在k8s集群中部署的 编辑yaml文件…
阅读更多...
竞赛选题 深度学习图像风格迁移

竞赛选题 深度学习图像风格迁移

文章目录 0 前言1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 深度学习图像风格迁移 - opencv python 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题…
阅读更多...
KNN模型

KNN模型

使用K-Nearest Neighbors (KNN)算法进行分类。首先加载一个数据集，然后进行预处理，选择最佳的K值，并训练一个KNN模型。 # encodingutf-8 import numpy as np datas np.loadtxt(datingTestSet2.txt) # 加载数据集，返回一个numpy数…
阅读更多...
MES 价值点之数据追随

MES 价值点之数据追随

在现代制造业中，数据追溯已经越来越得到重视，特别是那些推行精益生产的企业重要性就更加突出了，而制造执行系统（MES）作为一种关键的生产管理工具，是能很好的为制造企业提供数据追溯功能。今天，和…
阅读更多...
原来服务器这么有用-创建一个自己的云存储：FileBrowser

原来服务器这么有用-创建一个自己的云存储：FileBrowser

原来服务器这么有用-创建一个自己的云存储：FileBrowser 1、介绍 filebrowser 是一个使用go语言编写的软件，功能是可以通过浏览器对服务器上的文件进行管理。 Filebrowser提供了一个在指定目录内进行文件管理的界面，可以用于上传、删除、预览…
阅读更多...
iOS的应用生命周期以及应用界面

iOS的应用生命周期以及应用界面

在iOS的原生开发中，我们需要特别关注两个东西：AppDelegate和ViewController。我们主要的编码工作就是在AppDelegate和ViewControlle这两个类中进行的。它们的类图如下图所示： AppDelegate是应用程序委托对象，它继承了UIResponder类…
阅读更多...
在Jetpack Compose中使用Paging 3实现无限滚动

在Jetpack Compose中使用Paging 3实现无限滚动

在Jetpack Compose中使用Paging 3实现无限滚动 本文将介绍在Jetpack Compose中进行分页加载。分页加载意味着一次只加载应用程序中的小数据块。 假设您在服务器上有大量数据，并且您希望在UI上显示这些数据。显然，您不希望一次性加载所有数据。您希望每次…
阅读更多...
JavaEE-cookie和session

JavaEE-cookie和session

本部分内容包括 cookie基本概念，sendcookies和getcookies代码； session基本概念，session实现登陆界面； 上述过程中涉及的代码如下： 1 import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebSe…
阅读更多...
测开 （Junit 单元测试框架)

测开 （Junit 单元测试框架)

目录 了解 Junit 引入相关依赖 1、Junit注解 Test BeforeEach、BeforeAll AfterEach && AfterAll 2、断言 1、Assertions - assertEquals 方法 2、Assertions - assertNotEquals 方法 3、Assertions - assertTrue && assertFalse方法 4、Assertions…
阅读更多...
python随手小练14

python随手小练14

题目： 文件操作 ： 根据文件要求（测试）筛选出数据并且放入一个新的文件 具体操作： f1 open("1.txt","r",encoding"UTF-8") f2 open("2.txt","w",encoding"U…
阅读更多...
JVM 类加载的过程

JVM 类加载的过程

JVM 类加载的过程 加载验证准备解析初始化 加载 “加载”（Loading）阶段是整个“类加载”（Class Loading）过程中的一个阶段，它和类加载 Class Loading 是不同的，一个是加载 Loading 另一个是类加载 Class L…
阅读更多...
【Linux进程控制】进程控制专篇

【Linux进程控制】进程控制专篇

【Linux进程控制】进程控制专篇 目录 【Linux进程控制】进程控制专篇进程创建fork函数写实拷贝fork常规用法fork调用失败的原因 进程终止进程退出场景进程常见退出方法_exit函数return退出 进程等待进程等待必要性进程等待的方法获取子进程status 具体代码实现进程程序替换替换…
阅读更多...
Django 社区志愿者管理系统

Django 社区志愿者管理系统

摘 要 随着社会的发展，社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 社区志愿者服务管理系统，主要的模块包括查看首页、个人中心、通知公告管理、志愿者管理、普通管理员管理、志愿活动管理、活动宣…
阅读更多...
day02 矩阵 2023.10.26

day02 矩阵 2023.10.26

1.矩阵 2.矩阵乘法 3.特殊矩阵 4.逆矩阵 5.正交矩阵 6.几何意义 7.齐次坐标 8.平移矩阵 9.旋转矩阵 10.缩放矩阵 11.复合运算
阅读更多...
浪潮信息inMerge超融合 刷新全球vSAN架构虚拟化VMmark最佳成绩

浪潮信息inMerge超融合 刷新全球vSAN架构虚拟化VMmark最佳成绩

近日，在国际权威的VMmark测试中，浪潮信息inMerge1100超融合产品搭载NF5280M7服务器，满载运行44Tiles取得40.95分的成绩，刷新了vSAN架构（Intel双路最新平台）虚拟化性能测试纪录。该测试结果证明inMerge1100可…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发