PaddleOCR的超轻量中文OCR模型ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar解压失败

本文档指导如何通过控制台使用tar命令解压ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar文件。首先,下载文件并找到其存储位置,然后打开终端,输入相应的解压命令完成操作。
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下载ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar,不要右击解压,找到所在位置,打开控制台,输入tar -xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar,使用语句解压。

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PaddlePaddle是由百度自主研发的深度学习平台,自 2016 年开源以来已广泛应用于工业界。作为一个全面的深度学习生态系统,它提供了核心框架、模型库、开发工具包等完整解决方案。目前已服务超过 2185 万开发者,67 万企业,产生了 110 万个模型

PaddleOCR 提供了多种预训练模型,包括 `ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx` 这一用于文本方向分类的模型。该模型主要用于中文 OCR 任务中的文本行方向识别,支持 ONNX 格式,便于在不同推理框架中部署[^2]。 要下载或使用 `ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx` 模型文件,可以按照以下方式操作: ### 获取方式 1. **从 PaddleOCR 官方 GitHub 仓库下载** PaddleOCR 的官方 GitHub 仓库提供了完整的模型下载链接和使用说明。可以通过如下步骤获取: - 访问 [PaddleOCR GitHub 项目页面](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) - 查阅 `doc/doc_ch/model_list.md` 或 `README.md` 文件 - 找到 `ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx` 模型对应的下载链接(通常为百度云或直接的 GitHub Release 链接)[^2] 2. **使用命令行工具下载** 若已知具体模型地址,可使用 `wget` 或 `curl` 命令直接下载模型文件。例如: ```bash wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCR/mobile/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx ``` 3. **通过 Python 脚本自动下载** PaddleOCR 提供了自动下载接口,在初始化模型时会自动检测并下载所需模型文件。若需手动控制下载过程,也可以参考其源码中 `ppocr/utils/download.py` 中的方法实现自定义下载逻辑 ### 使用方法 1. **加载 ONNX 模型** 可以使用 ONNX Runtime 加载并运行该模型: ```python import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载模型 sess = ort.InferenceSession("ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx") # 准备输入数据(根据模型输入格式构造) input_name = sess.get_inputs()[0].name input_data = np.random.rand(1, 3, 48, 192).astype(np.float32) # 推理 outputs = sess.run(None, {input_name: input_data}) print(outputs) ``` 2. **与 OpenVINO 集成** 如果希望在 Intel 平台上部署,可以将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 支持的 IR 格式,并使用 OpenVINO 推理引擎进行高性能推理[^3] 3. **适配至 PPOCRLabel 工具链** 若结合 PPOCRLabel 使用,可将此模型集成进标注流程中,利用其内置的 OCR 分类能力加速标注过程[^1] ---
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