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.zip3，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 ACCEPT7，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
