【亲测免费】 dddd_trainer 安装和配置指南

dddd_trainer 安装和配置指南

【免费下载链接】dddd_trainer ddddocr训练工具 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/dddd_trainer

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍

dddd_trainer 是一个用于训练 OCR（光学字符识别）模型的开源工具。该项目基于 PyTorch 框架，支持 CNN 和 CRNN 模型的训练，能够自动导出 ONNX 模型，并支持与 ddddocr 和 ocr_api_server 的无缝部署。

主要编程语言

该项目主要使用 Python 编程语言进行开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• PyTorch: 深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
• CNN (卷积神经网络): 用于图像分类任务。
• CRNN (卷积循环神经网络): 用于序列识别任务，如文本识别。
• ONNX (Open Neural Network Exchange): 用于模型的导出和部署。

框架

• PyTorch: 提供深度学习模型的构建、训练和评估功能。
• CUDA: 用于 GPU 加速计算，提高训练效率。
• CUDNN: 深度神经网络库，优化 GPU 上的神经网络计算。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

1. 硬件要求: 该项目仅支持 NVIDIA 显卡（N卡）进行训练，建议使用 CUDA 11 及以上版本的显卡。
2. 软件要求:
   • Python 3.6 及以上版本
   • PyTorch 1.7 及以上版本
   • CUDA 11 及以上版本（如果使用 GPU 训练）
   • CUDNN 8.0 及以上版本（如果使用 GPU 训练）

详细安装步骤

步骤 1: 安装 Python 和 PyTorch

1. 安装 Python 3.6 及以上版本。
2. 安装 PyTorch。根据你的系统配置和显卡型号，选择合适的 PyTorch 版本。访问 PyTorch 官网 获取安装命令。

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
   

步骤 2: 安装 CUDA 和 CUDNN

1. 根据你的显卡型号和操作系统，下载并安装 CUDA 11 及以上版本。
2. 下载并安装与 CUDA 版本对应的 CUDNN。

步骤 3: 克隆项目

1. 打开终端，克隆 dddd_trainer 项目到本地。

   git clone https://github.com/sml2h3/dddd_trainer.git
   

步骤 4: 安装项目依赖

1. 进入项目目录。

   cd dddd_trainer
   

2. 安装项目所需的依赖包。

   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
   

步骤 5: 创建新的训练项目

1. 使用以下命令创建一个新的训练项目。

   python app.py create [project_name]
   

   例如，创建一个名为 test_project 的项目：

   python app.py create test_project
   

步骤 6: 准备数据

1. 根据项目文档准备训练数据。数据可以是图片文件名导入或从文件中导入。

步骤 7: 修改配置文件

1. 打开项目目录下的 projects/[project_name]/config.yaml 文件，根据需要修改配置参数。

步骤 8: 缓存数据

1. 缓存训练数据。

   python app.py cache [project_name] /path/to/your/dataset
   

步骤 9: 开始训练

1. 开始训练模型。

   python app.py train [project_name]
   

步骤 10: 部署

1. 训练完成后，模型将自动导出为 ONNX 格式，并可以与 ddddocr 和 ocr_api_server 进行无缝部署。

通过以上步骤，你就可以成功安装和配置 dddd_trainer 项目，并开始训练自己的 OCR 模型了。

【免费下载链接】dddd_trainer ddddocr训练工具 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/dddd_trainer