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environment.md

File metadata and controls

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运行环境准备

Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境,Linux用户建议使用docker搭建Python环境。

推荐环境:

  • PaddlePaddle >= 2.1.2
  • Python 3.7
  • CUDA10.1 / CUDA10.2
  • CUDNN 7.6

如果您已经安装Python环境,可以直接参考PaddleOCR快速开始

1. Python环境搭建

1.1 Windows

1.1.1 安装Anaconda

  • 说明:使用paddlepaddle需要先安装python环境,这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
    • Anaconda是1个常用的python包管理程序
    • 安装完Anaconda后,可以安装python环境,以及numpy等所需的工具包环境。
  • Anaconda下载:
    • 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

    • 大部分win10电脑均为64位操作系统,选择x86_64版本;若电脑为32位操作系统,则选择x86.exe

      anaconda download
    • 下载完成后,双击安装程序进入图形界面

    • 默认安装位置为C盘,建议将安装位置更改到D盘:

      install config
    • 勾选conda加入环境变量,忽略警告:

      add conda to path

1.1.2 打开终端并创建conda环境

  • 打开Anaconda Prompt终端:左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台

    anaconda download
  • 创建新的conda环境

    # 在命令行输入以下命令,创建名为paddle_env的环境
    # 此处为加速下载,使用清华源
    conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  # 这是一行命令

    该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境,根据网络状态,需要花费一段时间

    之后命令行中会输出提示信息,输入y并回车继续安装

    conda create
  • 激活刚创建的conda环境,在命令行中输入以下命令:

    # 激活paddle_env环境
    conda activate paddle_env
    # 查看当前python的位置
    where python
    create environment

以上anaconda环境和python环境安装完毕

1.2 Mac

1.2.1 安装Anaconda

  • 说明:使用paddlepaddle需要先安装python环境,这里我们选择python集成环境Anaconda工具包

    • Anaconda是1个常用的python包管理程序
    • 安装完Anaconda后,可以安装python环境,以及numpy等所需的工具包环境
  • Anaconda下载:

    anaconda download
    • 选择最下方的Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg下载
  • 下载完成后,双击.pkg文件进入图形界面

    • 按默认设置即可,安装需要花费一段时间
  • 建议安装vscode或pycharm等代码编辑器

1.2.2 打开终端并创建conda环境

  • 打开终端

    • 同时按下command键和空格键,在聚焦搜索中输入"终端",双击进入终端
  • 将conda加入环境变量

    • 加入环境变量是为了让系统能识别conda命令

    • 输入以下命令,在终端中打开~/.bash_profile

      vim ~/.bash_profile
    • ~/.bash_profile中将conda添加为环境变量:

      # 先按i进入编辑模式
      # 在第一行输入:
      export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
      # 若安装时自定义了安装位置,则将~/opt/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹
      # 修改后的~/.bash_profile文件应如下(其中xxx为用户名):
      export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
      # >>> conda initialize >>>
      # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
      __conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
      if [ $? -eq 0 ]; then
              eval "$__conda_setup"
      else
              if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
                      . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
              else
                      export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
              fi
      fi
      unset __conda_setup
      # <<< conda initialize <<<
      • 修改完成后,先按esc键退出编辑模式,再输入:wq!并回车,以保存退出
    • 验证是否能识别conda命令:

      • 在终端中输入source ~/.bash_profile以更新环境变量
      • 再在终端输入conda info --envs,若能显示当前有base环境,则conda已加入环境变量
  • 创建新的conda环境

    # 在命令行输入以下命令,创建名为paddle_env的环境
    # 此处为加速下载,使用清华源
    conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    • 该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境,根据网络状态,需要花费一段时间

    • 之后命令行中会输出提示信息,输入y并回车继续安装

      • conda_create
  • 激活刚创建的conda环境,在命令行中输入以下命令:

    # 激活paddle_env环境
    conda activate paddle_env
    # 查看当前python的位置
    where python
    conda_actviate

以上anaconda环境和python环境安装完毕

1.3 Linux

Linux用户可选择Anaconda或Docker两种方式运行。如果你熟悉Docker且需要训练PaddleOCR模型,推荐使用Docker环境,PaddleOCR的开发流程均在Docker环境下运行。如果你不熟悉Docker,也可以使用Anaconda来运行项目。

1.3.1 Anaconda环境配置

  • 说明:使用paddlepaddle需要先安装python环境,这里我们选择python集成环境Anaconda工具包

    • Anaconda是1个常用的python包管理程序
    • 安装完Anaconda后,可以安装python环境,以及numpy等所需的工具包环境
  • 下载Anaconda

  • 下载法1:本地下载,再将安装包传到linux服务器上

  • 下载法2:直接使用linux命令行下载

      # 首先安装wget
    sudo apt-get install wget  # Ubuntu
      sudo yum install wget  # CentOS
      # 然后使用wget从清华源上下载
    # 如要下载Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh,则下载命令如下:
      wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
    
    # 若您要下载其他版本,需要将最后1个/后的文件名改成您希望下载的版本
  • 安装Anaconda:

    • 在命令行输入sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
      • 若您下载的是其它版本,则将该命令的文件名替换为您下载的文件名
    • 按照安装提示安装即可
      • 查看许可时可输入q来退出
  • 将conda加入环境变量

    • 加入环境变量是为了让系统能识别conda命令,若您在安装时已将conda加入环境变量path,则可跳过本步

    • 在终端中打开~/.bashrc

      # 在终端中输入以下命令:
      vim ~/.bashrc
    • ~/.bashrc中将conda添加为环境变量:

      # 先按i进入编辑模式
      # 在第一行输入:
      export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
      # 若安装时自定义了安装位置,则将~/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹
       # 修改后的~/.bash_profile文件应如下(其中xxx为用户名):
       export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
       # >>> conda initialize >>>
       # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
       __conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
       if [ $? -eq 0 ]; then
           eval "$__conda_setup"
       else
           if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
               . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
           else
               export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
           fi
       fi
       unset __conda_setup
       # <<< conda initialize <<<
      • 修改完成后,先按esc键退出编辑模式,再输入:wq!并回车,以保存退出
    • 验证是否能识别conda命令:

      • 在终端中输入source ~/.bash_profile以更新环境变量
      • 再在终端输入conda info --envs,若能显示当前有base环境,则conda已加入环境变量
  • 创建新的conda环境

    # 在命令行输入以下命令,创建名为paddle_env的环境
    # 此处为加速下载,使用清华源
    conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    • 该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境,根据网络状态,需要花费一段时间

    • 之后命令行中会输出提示信息,输入y并回车继续安装

      conda_create
  • 激活刚创建的conda环境,在命令行中输入以下命令:

    # 激活paddle_env环境
    conda activate paddle_env

以上anaconda环境和python环境安装完毕

1.3.2 Docker环境配置

注意:第一次使用这个镜像,会自动下载该镜像,请耐心等待。您也可以访问DockerHub获取与您机器适配的镜像。

# 切换到工作目录下
cd /home/Projects
# 首次运行需创建一个docker容器,再次运行时不需要运行当前命令
# 创建一个名字为ppocr的docker容器,并将当前目录映射到容器的/paddle目录下

#如果您希望在CPU环境下使用docker,使用docker而不是nvidia-docker创建docker
sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash

#如果使用CUDA10,请运行以下命令创建容器,设置docker容器共享内存shm-size为64G,建议设置32G以上
# 如果是CUDA11+CUDNN8,推荐使用镜像registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda11.2-cudnn8
sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash

# ctrl+P+Q可退出docker 容器,重新进入docker 容器使用如下命令
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash