PaddleOCR/latest/quick_start

[giscus[bot]]

PaddleOCR/latest/quick_start

Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)

https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/quick_start.html

[BeCoolMaker]

一个项目的首页为什么连个docker或者正常的安装命令都找不到了

[SWHL]

收到反馈，已经逐步增加了，感谢。

[yijian-stack]

为啥训练完自己数据，转换为方便调用的形式，性能降了很多，是枝剪了很多吗？ 比如最表面的，训练完后的ocr的rec，模型有180M+大小，转换后，只有十几M大小。（比如：python tools/export_model.py -c "./configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml" -o Global.pretrained_model="./output/v3_en_mobile/iter_epoch_225.pdparams" Global.save_inference_dir="./inference_model/rec/"）

[SWHL]

模型转换的应该有问题了，转的哪个模型呀

…

---- Replied Message ---- | From | ***@***.***> | | Date | 11/03/2024 21:33 | | To | PaddlePaddle/PaddleOCR ***@***.***> | | Cc | SWHL ***@***.***>, Comment ***@***.***> | | Subject | Re: [PaddlePaddle/PaddleOCR] PaddleOCR/latest/quick_start (Discussion #14035) | 为啥训练完自己数据，转换为方便调用的形式，性能降了很多，是枝剪了很多吗？ 比如最表面的，训练完后的ocr的rec，模型有180M+大小，转换后，只有十几M大小。（比如：python tools/export_model.py -c "./configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml" -o Global.pretrained_model="./output/v3_en_mobile/iter_epoch_225.pdparams" Global.save_inference_dir="./inference_model/rec/"） — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

[yijian-stack]

大佬，还有点最后的疑问，大致就是②和④测试同样的数据，效果不一样。也用了单独转换前的识别部分，和单独转换后的识别部分对比。 以及检测识别 转换前后对比。 前后的会有区别，性能总体来说转换后的比转换前的差。 转换后的目的主要是更便于部署，是不是为了部署，枝剪了一些，导致性能下降。

[SWHL]

转换前后，据我说知应该没有做剪枝的。可以检查一下前后处理是否有出入呀

[h7h5555]

大佬 请问OCR在构建数据集的时候应该按照什么格式加入负样本呢

[star20245]

转换推理模型后，与预训练模型差距很大对吗。你可以检索以下问题库，推理模型预测和预训练模型预测逻辑不一样，有一个图片限制960你注释掉再试下

[JIECHEN-code]

在Ubuntu上运行时，发现占用的内存一直没有释放，导致跑几张图片后内存就占满了是为什么呢

[SWHL]

这个问题猜测是paddle框架推理前几张的图像的内存没有释放导致的。这个问题由来已久，可以试试更新最新版的paddle试试

[JIECHEN-code]

我试了最新版的3.0b2内存占用增加的速度变慢，但还是持续增加，并且识别速度大幅下降

[SWHL]

方便的话，提供一个可复现的最小demo吧，便于复现和排查。

[Dien666]

[[[442.0, 173.0], [1169.0, 173.0], [1169.0, 225.0], [442.0, 225.0]], ['ACKNOWLEDGEMENTS', 0.99283075]]
请问一下，['ACKNOWLEDGEMENTS', 0.99283075]里面的0.99283075是代表什么？如何计算得到的呢？

[SWHL]

文本正确的置信度，模型预测得出的。

[POKKA454]

求助，为什么安装了paddleocr以后一直在import（mac m1）

[POKKA454]

噢噢，我vpn没关，我关了试试

[POKKA454]

下载模型没有verbose啥的吗，关了vpn也一直在running

[POKKA454]

已经import了两个多小时了，感觉有点离谱，网络也没啥问题

[GreatV]

换个电脑试试吧

[SWHL]

试试这个：#13060 (comment)
怀疑你的PaddlePaddle安装的有问题。按照链接中步骤逐个尝试一下。
会有惊喜的。

[Marfars]

你好，请问这个支持离线构建部署吗？

[SWHL]

支持的，把相关包提前下载好，就可以了。

[shuaimoumou]

CPU版本推理需要4秒以上吗？

[MengHao666]

如果提供这些图片文件就更好啦，比如“'PaddleOCR/doc/imgs_en/img_12.jpg'”还有其他在代码中出现的

[GreatV]

切到2.9分支就有了

[SWHL]

这个是因为就有的docs目录被清理了导致的。这个是已经关注到了，后面会考虑添加下载对应图像的命令，增强用户体验。感谢指出。

[yangyting]

请问有开源的 可以识别中文字符的模型吗

[SWHL]

默认的不就是吗？

[yangyting]

说错了，识别中文空格，请问paddle有开源的吗？感谢

[SWHL]

专门识别中文空格？

[yangyting]

目前默认的不支持输出中文空格，比如“你好 世界”，会输出“你好世界”。有没有开源可以识别这个空格的呀

[SWHL]

不知道啊，可以试试其他开源的

[ShawnALiu]

为什么检测+识别+分类，输出里没有方向分类信息？

[SWHL]

方向分类信息是针对于单行文本做方向分类。只是用于分类文本检测结果，用于后续识别。输出出来也没用啊

[ShawnALiu]

det=True,rec=True,cls=True
输出示例：
[[[442.0, 173.0], [1169.0, 173.0], [1169.0, 225.0], [442.0, 225.0]], ['ACKNOWLEDGEMENTS', 0.99283075]]
[[[393.0, 340.0], [1207.0, 342.0], [1207.0, 389.0], [393.0, 387.0]], ['We would like to thank all the designers and', 0.9357758]]
[[[399.0, 398.0], [1204.0, 398.0], [1204.0, 433.0], [399.0, 433.0]], ['contributors whohave been involved in the', 0.9592447]]
......

现在的这个输出不就是单行文本作为一个列表元素吗？在3个功能都打开的时候，内部到底有没有做方向分类？如果做了，方向信息完全可以输出啊。我看文档里，方向只支持0°，180°，这个180°是什么意思，具体情形是哪样？

[SWHL]

打开的时候，当然做了。可以输出，现在这不没这必要啊。180指文本行中文字朝上，反过来了。类似下面这个

[guyongsheng]

修改一下吧：
python -m pip install --upgrade pip setuptools
python -m pip install numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0.dev20241230 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

[GreatV]

你用的是特定日期的develop（Nightly build）版本，不适合放在文档中。

[gzchenlb]

打开PP-OCRv4 在线体验地址，使用通用OCR（高效率和高精度模式都试过）测试识别合同封面和内页图片，会把文字水印、印章中的文字识别出来（这些文字其实是不需要的），输出的识别结果是正常文字和不需要的文字交叉混杂在一起，请问能增加剔除不需要的文字的处理吗（还是说已有处理，但需要调整什么参数？），谢谢！

[SWHL]

据我所知，目前只能后处理，没有现有参数可以调节

[18684907185]

我有的图片是90度旋转的，怎么判定啊，90度的图片识别效果很差

[18684907185]

from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) # need to run only once to load model into memory
img_path = 'PaddleOCR/doc/imgs_words_en/word_10.png'
result = ocr.ocr(img_path, det=False, rec=False, cls=True)
for idx in range(len(result)):
res = result[idx]
for line in res:
print(line) 我用这分类代码试了，选两张图，一个正常，一个旋转90度出来的结果一个['180', 0.7714351] 一个['180', 0.5521519]，不能[0,90,180,270 ]判断吗，这样我方便自己旋转图片，然后再进行ocr识别，识别效果会好很多

[SWHL]

这里的angle_cls是针对文本检测出来的文本行做两个方向分类用的（0和180）, 本来对其他角度就不支持的。
我猜测你是想对整个图做4方向分类。建议用https://github.com/RapidAI/RapidOrientation 试试

[roostaeecs]

PaddleOCR OCR analyzes Left-to-Right instead of Right-to-Left for Arabic- How to process RTL languages correctly?

[wangsrGit119]

再打扰一下 mac mini m4 安装完 paddle.utils.run_check() 检测只有一个cpu使用我看之前issue也有人提到过
PaddlePaddle/Paddle#72102

[nonopolar]

开启enable_hpi之后出现OOM，显存只有2G，请问大佬有解决办法嘛

[Wu10Wu]

你好，这个enable_hpi开启所需的插件安装有详细的步骤吗

[liuhongen1234567]

您好，enable_hpi开启所需的插件安装可以参考 paddleocr的 推理部署文档 https://www.paddleocr.ai/main/version3.x/deployment/high_performance_inference.html

[dullblue]

from pathlib import Path
from paddleocr import PPStructureV3

pipeline = PPStructureV3(
use_doc_orientation_classify=True,
use_doc_unwarping=False,
#text_detection_model_name='PP-OCRv5_mobile_det',
#device="gpu"
)

For Image

output = pipeline.predict(
input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/pp_structure_v3_demo.png",
)

可视化结果并保存 json 结果

for res in output:
res.print()
res.save_to_json(save_path="output")
res.save_to_markdown(save_path="output")
使用的paddlepaddle 3.0 paddleocr3.0 GPU GTX1080 python3.10 识别出来的markdown效果是完全没有版面格式,左右段落都合并在一起了,不敢相信. 上面的图是张报纸.

[dullblue]

我感觉不应该呀? 如果pp_structure_v3_demo.png就是这样的效果, 那PPStructureV3有没有基本的还原版面格式的能力? 还是要使用其它模块?

[Dazui-Wang]

只有PP-OCRv5 有该图片路径，其他的图片路径不存在。
另外pp-ocrv5文本识别模块中，为啥使用general_ocr_002.png图片，检测结果为空：

[root@node2 work]# paddleocr text_recognition -i ./general_ocr_002.png
Using official model (PP-OCRv4_mobile_rec), the model files will be automatically downloaded and saved in /root/.paddlex/official_models.
[2025/06/05 14:25:38] paddleocr INFO: Processed item 0 in 55.53269386291504 ms
{'res': {'input_path': './general_ocr_002.png', 'page_index': None, 'rec_text': '', 'rec_score': 0.0}}

[SpencerYZY]

thanks for error on CPU version: E0608 16:30:35.157398 22224 analysis_config.cc:169] Please use PaddlePaddle with GPU version.

[zhangjiayu2132]

是否可以添加一个系统资源需求说明，例如我需要cpu部署或者gpu部署大概需要什么配置？

[mario1222yan]

/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddle/utils/cpp_extension/extension_utils.py:711: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
warnings.warn(warning_message)
E0618 15:16:38.642249 1513261568 analysis_config.cc:672] Please compile with MKLDNN first to use MKLDNN
Traceback (most recent call last):
File "cc.py", line 5, in
pipeline = PPStructureV3(
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddleocr/_pipelines/pp_structurev3.py", line 96, in init
super().init(**kwargs)
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddleocr/_pipelines/base.py", line 63, in init
self.paddlex_pipeline = self._create_paddlex_pipeline()
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddleocr/_pipelines/base.py", line 97, in _create_paddlex_pipeline
return create_pipeline(config=self._merged_paddlex_config, **kwargs)
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/pipelines/init.py", line 165, in create_pipeline
pipeline = BasePipeline.get(pipeline_name)(
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/utils/deps.py", line 195, in _wrapper
return old_init_func(self, *args, **kwargs)
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/pipelines/_parallel.py", line 103, in init
self._pipeline = self._create_internal_pipeline(config, self.device)
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/pipelines/_parallel.py", line 158, in _create_internal_pipeline
return self._pipeline_cls(
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/pipelines/layout_parsing/pipeline_v2.py", line 83, in init
self.inintial_predictor(config)
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/pipelines/layout_parsing/pipeline_v2.py", line 131, in inintial_predictor
self.region_detection_model = self.create_model(
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/pipelines/base.py", line 107, in create_model
model = create_predictor(
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/models/init.py", line 77, in create_predictor
return BasePredictor.get(model_name)(
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/models/object_detection/predictor.py", line 112, in init
self.pre_ops, self.infer, self.post_op = self._build()
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/models/object_detection/predictor.py", line 143, in _build
infer = self.create_static_infer()
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/models/base/predictor/base_predictor.py", line 240, in create_static_infer
return PaddleInfer(self.model_dir, self.MODEL_FILE_PREFIX, self._pp_option)
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/models/common/static_infer.py", line 274, in init
self.predictor = self._create()
File "/opt/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/paddlex/inference/models/common/static_infer.py", line 418, in _create
config.set_mkldnn_cache_capacity(-1)
AttributeError: 'paddle.base.libpaddle.AnalysisConfig' object has no attribute 'set_mkldnn_cache_capacity'
这是什么情况。
paddleocr 3.0.1
paddlepaddle 3.0.0
paddlex 3.0.1

[mario1222yan]

from paddleocr import PPStructureV3

pipeline = PPStructureV3(
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False)
output = pipeline.predict(
input="QQ20250618-092351.png",
)
for res in output:
res.print()
res.save_to_json(save_path="output")
res.save_to_markdown(save_path="output")
完全是官网的代码，跑不起来

[Gandalfwechat]

gpu-cuda12.4 , cudnn9.1 有可用的paddle-gpu的版本么 谢谢！祝项目一路长虹！

[liuhongen1234567]

您好，paddle版本和驱动有关，和cuda没有关系，cuda会在安装paddle时重新下载，理论上，安装cuda版本低于12.4的就可以，比如 cu118，

python -m pip install --pre paddlepaddle-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cu118/

可以参考这个discussion： #15892

[bmmpp]

对于生产使用 cpu ，直接 启用 高性能推理 安装 "paddleocr install_hpi_deps cpu" 后 把python的使用方式直接部署linux， 就可使用 pp-ocrv5了吧？
不用参考 推理部署章节，利用 paddlex 和 serving ？ 对于ocr的使用 上述不是最简单的方式吗？ 会有什么问题吗？ 下面是python代码片段

初始化：
paddleocr = PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=True,
use_doc_unwarping=True,
lang=lang,
device="cpu",
cpu_threads=cpu_threads,
enable_hpi=True)

提供端口：
@app.post("/paddleocr")
async def ocr_image(
image_path: Optional[str] = None,
image_base64: Optional[str] = Form(None),
image_file: Optional[UploadFile] = File(None)
):
try:
image = await resolve_image(image_path, image_base64, image_file)
result = paddleocr .predict(image)
return {"code": 0, "msg": "success", "data": result}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

启动：
nohup gunicorn ${APP_MODULE}
-k uvicorn.workers.UvicornWorker
-w ${WORKERS}
--threads ${THREADS} \

[bmmpp]

有没有大佬指点一下？

[Bobholamovic]

你好，这份代码应当可以跑通，但如果希望将其用于生产的话，至少需要解决这个问题：从代码来看，假定你使用的框架是fastapi。ocr_image被设计为一个coroutine function，但其中十分耗时的paddleocr.predict操作（可能消耗数秒）却是一个同步操作，这意味着事件循环可能被阻塞，导致一个请求处理期间，服务器失去响应。如果这不是预期的行为，简单的解决方式是将ocr_image前面的async def更换为def，使其是一个普通的函数，这样fastapi会使用多线程来调度，事件循环不会被阻塞。不过，在这种情况下，你有可能会遇到另一个Paddle框架bug导致的问题：#15621 。这个问题解决起来并不容易，你可以参考上面的issue里给出的解决方案，改造服务代码，但无论使用哪种办法，都需要一定的开发工作量。如果你希望使用现成的解决方案，避免这些问题，PaddleOCR/PaddleX的服务化部署方案已经做到了这一点，可以参考服务化部署文档尝试。

[myc728]

---

C++ Traceback (most recent call last):

No stack trace in paddle, may be caused by external reasons.

---

Error Message Summary:

FatalError: Segmentation fault is detected by the operating system.
[TimeInfo: *** Aborted at 1752757241 (unix time) try "date -d @1752757241" if you are using GNU date ***]
[SignalInfo: *** SIGSEGV (@0x0) received by PID 45551 (TID 0xffff637ef180) from PID 0 ***]

Segmentation fault (core dumped)

识别图片能正常工作，但用pdf文件就出现这个，有人知道是啥问题么
用的CPU版本，尝试换过paddleocr和paddlepaddle的版本，但只要是3.0以上都这样

[Bobholamovic]

请问CPU的型号是什么呀？

[myc728]

请问CPU的型号是什么呀？

是arm64的cpu，无gpu环境。现在发现不是PDF的问题，而是只要图片尺寸超过一定值就会出错，数组达到大概到800*800的时候就不行了

[Bobholamovic]

这是paddle框架的一个bug，在x64的CPU上可以通过使用MKL-DNN绕过，但arm cpu暂时没有不影响精度的办法。目前可以考虑通过更换mobile模型、调整缩放策略（例如对于文本检测模型使用max策略）来绕过这个问题。

[go-spider]

use_tensorrt=True,使用tensorrt加速报错！！
ValueError: Requested TensorRT version : 10.5.0 does not match the range of pip installed tensorrt versions : 8.x
已经按照要求安装了， python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
pip list | grep -iE "paddle"
paddleocr 3.1.0
paddlepaddle-gpu 3.1.0
paddlex 3.1.2
pip list | grep -iE "tensorrt|torch|trt|nvidia"
nvidia-cublas-cu12 12.6.4.1
nvidia-cuda-cccl-cu12 12.6.77
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.6.80
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.6.77
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.6.77
nvidia-cudnn-cu12 9.5.1.17
nvidia-cufft-cu12 11.3.0.4
nvidia-cufile-cu12 1.11.1.6
nvidia-curand-cu12 10.3.7.77
nvidia-cusolver-cu12 11.7.1.2
nvidia-cusparse-cu12 12.5.4.2
nvidia-cusparselt-cu12 0.6.3
nvidia-nccl-cu12 2.25.1
nvidia-nvjitlink-cu12 12.6.85
nvidia-nvtx-cu12 12.6.77
tensorrt 10.5.0
tensorrt-dispatch 10.5.0
tensorrt-lean 10.5.0
torch 2.6.0
torchaudio 2.6.0
torchvision 0.21.0

[Bobholamovic]

CUDA 12暂不支持tensorrt，目前请使用CUDA 11.8。

[FFrse]

你好，请问只能解析照片里的文字吗，直接解析pdf文件里的文字可以吗

[liuhongen1234567]

您好，可以的，predict函数里直接传pdf路径就可以了。

[FFrse]

您好，感谢回复，请问PP-OCRv5和PP-StructureV3的主要区别是什么，在解析PDF文件时哪个框架效果更好

[liuhongen1234567]

您好，PP-OCRv5 只进行文本检测和文本识别，返回的是文本框和识别内容，不会做文档等文档顺序的恢复，另外文档中一些重要元素，比如表格、公式、图表的解析能力 PP-OCRv5都不具备。而PP-StrcutureV3 同时具备 PP-OCRv5的识别能力，以及表格、公式、图表的解析能力，并可以将版面恢复成markdown格式。两者要做的事情在主页https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/index.html 的快速一览运行效果已经很明显了。
在解析PDF文件上，PP-Structurev3 效果更好。

[huangzhuohua2]

from paddleocr import PPStructureV3
pipeline = PPStructureV3(layout_detection_model_name='PP-LCNet_x1_0_doc_ori')

TypeError: BasePredictor.init() got an unexpected keyword argument 'threshold'

[Bobholamovic]

Please check the installed paddlex version via pip show paddlex.

[lvyaj]

怎么获取每一个字的坐标信息

[Simon-zynwa]

你好，我遇到一些问题，
首先环境下载安装：
下载gpu的CUDA 12.6的paddleocr依赖
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/

安装依赖
python -m pip install "paddleocr[all]"
from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False,
use_textline_orientation=False) # 文本检测+文本识别

ocr = PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=True, use_doc_unwarping=True) # 文本图像预处理+文本检测+方向分类+文本识别

ocr = PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=False, use_doc_unwarping=False) # 文本检测+文本行方向分类+文本识别

ocr = PaddleOCR(

text_detection_model_name="PP-OCRv5_mobile_det",

text_recognition_model_name="PP-OCRv5_mobile_rec",

use_doc_orientation_classify=False,

use_doc_unwarping=False,

use_textline_orientation=False) # 更换 PP-OCRv5_mobile 模型

result = ocr.predict("testImages\CarPlate\1.jpg")
for res in result:
res.print()
res.save_to_img("output")
res.save_to_json("output")

这个是官网的这个命令，不过我把这个图片路径改成自己的了（是一个汽车车牌的），然后是联网的，模型问题不存在
(python311) PS C:\Users\ACER\Desktop\poject> python .\PaddleOCRtest.py
INFO: Could not find files for the given pattern(s).
E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddle\utils\cpp_extension\extension_utils.py:717: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
warnings.warn(warning_message)
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\ACER\Desktop\poject\PaddleOCRtest.py", line 3, in
ocr = PaddleOCR(
^^^^^^^^^^
File "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddleocr_pipelines\ocr.py", line 163, in init
super().init(**base_params)
File "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddleocr_pipelines\base.py", line 67, in init
self.paddlex_pipeline = self._create_paddlex_pipeline()
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddleocr_pipelines\base.py", line 100, in _create_paddlex_pipeline
kwargs = prepare_common_init_args(None, self.common_args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddleocr_common_args.py", line 61, in prepare_common_init_args
device = get_default_device()
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddlex\utils\device.py", line 42, in get_default_device
import paddle
File "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddle_init.py", line 753, in
raise err
OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddle..\nvidia\cudnn\bin\cudnn_cnn64_9.dll" or one of its dependencies.
(python311) PS C:\Users\ACER\Desktop\poject>
***********************************************************************************************************分割线
可是会报这个错误，OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading "E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddle..\nvidia\cudnn\bin\cudnn_cnn64_9.dll" or one of its dependencies. 这个文件的话我很确定也是存在的，下面是我的路径：
"E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\nvidia\cudnn\bin\cudnn_cnn64_9.dll"这个文件是存在的，然后我问AI，可能是子文件zlibwapi.dll要放在"E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\nvidia\cuda_runtime\bin\zlibwapi.dll"这样的一个路径下面，一开始这个文件是没有的，我手动加进去的，可是还是会报这个错误，这个是我电脑的问题吗，还是说还缺少啥东西，cuda最高是支持12.6的，然后运行python -c "import paddle; print(paddle.version)"这个命令的话是：
(python311) PS C:\Users\ACER\Desktop\poject> python -c "import paddle; print(paddle.version)"
INFO: Could not find files for the given pattern(s).
E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddle\utils\cpp_extension\extension_utils.py:717: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
warnings.warn(warning_message)
3.1.1
(python311) PS C:\Users\ACER\Desktop\poject>
警告的话是不影响使用的吧，版本是3.1.1
就是不知道一直报哪个文件找不到的错误是啥原因，有大佬可以讲一下嘛

[Simon-zynwa]

OK，问题已解决，gpu端得使用这个命令：
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
但用着发现一个问题，我只用了文本识别模块，感觉这个文本识别的速度好像没有之前快了，代码如下：
import time
from paddleocr import TextRecognition

start_time = time.time()
model = TextRecognition(model_name="PP-OCRv4_mobile_rec")
output = model.predict(input=r"testImages\CarPlate\test1.jpg")
end_time = time.time()

for res in output:
res.print()

print(f"识别耗时: {end_time - start_time:.2f}秒")

这个的实际用时在2.04秒
如果把PP-OCRv4_mobile_rec换成PP-OCRv5_mobile_rec的话，实际用时是在2.56秒，这个速度太慢了，但是精度很高，终端如下：
(python311) PS C:\Users\ACER\Desktop\poject> python .\PaddleOCRtest.py
INFO: Could not find files for the given pattern(s).
E:\Softs\Anaconda\envs\python311\Lib\site-packages\paddle\utils\cpp_extension\extension_utils.py:711: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
warnings.warn(warning_message)
Model files already exist. Using cached files. To redownload, please delete the directory manually: C:\Users\ACER\.paddlex\official_models\PP-OCRv4_mobile_rec.
{'res': {'input_path': 'testImages\CarPlate\test1.jpg', 'page_index': None, 'rec_text': '闽F·UE988', 'rec_score': 0.9994834065437317}}
识别耗时: 2.95秒
(python311) PS C:\Users\ACER\Desktop\poject>

这个我不知道是不是多了个警告的问题？Model files already exist. Using cached files. To redownload, please delete the directory manually: C:\Users\ACER\.paddlex\official_models\PP-OCRv4_mobile_rec.并且这边还会进行一次检查可能也会影响效率？但是我看官网写的推理速度是在毫秒级别的，可以解惑一下嘛？我先去看看文档，要是看会了我回来再来评论

[Simon-zynwa]

好像已解决，现在推理的过程是0.35秒，只是被一些其他的东西性能上面耽搁了