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10.0，10.2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conda3，cd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channel：conda 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 python=3.6 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-python==4.0.0.21 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 keras==2.1.5 tensorflow-gpu==1.13.1      
pip install web.py==0.40.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-python==4.0.0.21 -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