Github地址

• 參考地址
• 作者大人，十分熱心，對于我的問題，提供了大量的幫助，使我少走了很多的彎路，在此表示由衷的感謝

注意事項

• 使用nvidia-smi命令查看cuda的版本，必須是10.1或者10.0，10.2是萬萬不可以的

• 所需要的版本之間的版本協調關系，僅供參考

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GPU部署

1，安裝conda

• 安裝conda參考文檔
• 執行權限/運行

chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #給執行權限 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #運行

• 找到你剛才安裝的conda位置，如果一路選擇yes，沒有更改過安裝位置的話，安裝位置應該位于/home下面，默認文件夾的名字是conda3，cd到conda3的bin目錄下面，能看到有一個activate
• 給activate賦予權限?

chmod 777 activate

• 激活activate，使用命令如下

. ./activate #或者使用source activate，效果是一樣的

• 當命令行前面出現(base)的時候說明現在已經在conda的環境中了。這時候輸入conda list?命令，查看已經安裝的包文件

• 添加頻道，也就是國內鏡像，加快下載包文件的速度，命令如下

//官方channel：conda config --add channels bioconda conda config --add channels conda-forge //清華鏡像源 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，是的鏡像源生效

conda config --set show_channel_urls yes

• 關于conda的更多知識請參考??參考鏈接?

2，下載Chinesocr-app壓縮包

• 從github下載chineseocr-app，下載的地址在文章開頭已經給出
• 使用xftp軟件，將chineseocr-app上傳到服務器的指定位置
• 使用命令對其進行解壓，命令如下

unzip chineseocr-app.zip

?3，下載/導入模型文件

• 百度網盤地址，下載模型文件
• 將模型文件上傳到服務器的chineseocr-app的moduls文件夾里面
• 需要注意，有些模型已經存在，無需上傳

4，修改作者提供的setup.md文件

• 修改的地方是tensorflow-gpu的版本，以及刪除了tensorflow，因為使用的是GPU服務
• 修改后的文件如下圖所示，建議是在本機改完上傳替換原先的版本，使用vi的方式修改不易

## 環境配置，支持linux\macOs conda create -n chineseocr python=3.6 pip scipy numpy jupyter ipython ##運用conda 創建python環境 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，執行命令?sh setup.md進行環境配置，執行這條命令，需要將當前目錄切換到chineseocr-app路徑下

5，執行核心代碼 python app.py

• 這一步并不簡單，因為python文件缺失很多的包文件，參考我的文章?缺失包文件處理方式
• 每次安完一個包文件，需要執行python app.py進行驗證一下
• 注意的是，如果涉及到opencv這個包文件，需要指定版本，參考命令如下

pip install opencv-contrib-python==4.0.0.21 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

• 直到這條命令不在報錯

6，開啟服務器的8080端口

• 命令如下

iptables -I INPUT -p tcp --dport 8090 -j ACCEPT

7，進行OCR服務

• 在本地電腦瀏覽器輸入http://IP:8080/ocr進行ocr服務，IP為服務器的地址

8，驗證

• 速度提升很快，祝大家好運

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在服务器上搭建基于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别，GPU版本的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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