使用export_model.py导出inference模型无法导出inference文件，导致table/predict_structure.py预测引擎推理报错

[LT-07]

使用tools/export_model.py导出inference模型，显示导出成功但是没有生成inference文件夹
paddleocr 3.1.0
paddlepaddle-gpu 3.1.0
paddlex 3.1.1

直接使用推理引擎推理

os.chdir('/home/mft/train_test/PaddleOCR/ppstructure')
! python3 table/predict_structure.py
--table_model_dir=/home/mft/train_test/output/SLANet_finetune/infer
--table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt
--image_dir=/home/mft/train_test/data/table_gen_dataset/img/no_border_18298_G7XZH93DDCMATGJQ8RW2.jpg
--output=/home/mft/train_test/output/inference

报错

[liuhongen1234567]

您好，paddle3.0以及以上版本默认导出的是json模型，导出pdmodel模型可以参考 下面的discussion #15419 (reply in thread)

[LT-07]

你好，因为我查看的项目演示中存在将训练模型转换为预测模型进行推理的演示，但是这个项目实现是在2022年底了。
项目演示链接：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4770296?channelType=0&channel=0

我看paddleocr3.0中，PPstrucrurev3的推理，官方默认下载的都是json模型，我可以理解为paddleocr3.0版本后不用将json模型转换为pdmodel模型也可以获得一样的性能吗？对于直接使用3.0版本的项目，不需要再将训练模型转换为预测模型了吧。

[liuhongen1234567]

是的，paddleocr3.0 目前是可以同时兼容pdmodel和json模型的，不过官方推荐的是json模型。json模型在某些模型上性能甚至还要优于pdmodel模型。

[liuhongen1234567]

但是 predict_structure.py 属于2.0时代的产物，使用paddle3.0的表格结构识别可以参考 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/module_usage/table_structure_recognition.html#_4

[liuhongen1234567]

我这边导出pdmodel模型也成功了，具体命令如下：

export FLAGS_enable_pir_api=0
python3 tools/export_model.py -c configs/table/SLANet.yml -o \
Global.pretrained_model=SLANet_pretrained.pdparams \
Global.save_inference_dir="./SLANet_infer/" \
Global.export_with_pir=False

window 的话可能需要通过系统变量设置 FLAGS_enable_pir_api

[LT-07]

我这边通过tools/export_model.py成功运行，但还是无法导出pdmodel。可能我的环境有些问题。
不过既然3.0使用json模型不会影响性能，目前也没有继续转换的必要了。十分感谢你的细致回答。