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ac2e0da2
编写于
4月 30, 2021
作者:
M
MissPenguin
提交者:
GitHub
4月 30, 2021
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浏览文件
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Merge pull request #2689 from littletomatodonkey/2.1/fix_onnx
fix onnx faq
上级
0f3c5917
1f45f2bc
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
2 addition
and
6 deletion
+2
-6
doc/doc_ch/FAQ.md
doc/doc_ch/FAQ.md
+1
-5
ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py
ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py
+1
-1
未找到文件。
doc/doc_ch/FAQ.md
浏览文件 @
ac2e0da2
...
...
@@ -957,10 +957,6 @@ lr:
**A**
:在安卓APK上无法设置,没有暴露这个接口,如果使用的是PaddledOCR/deploy/lite/的demo,可以修改config.txt中的对应参数来设置
#### Q3.4.9:PaddleOCR模型是否可以转换成ONNX模型?
**A**
:目前暂不支持转ONNX,相关工作在研发中。
#### Q3.4.10:使用opt工具对检测模型转换时报错 can not found op arguments for node conv2_b_attr
**A**
:这个问题大概率是编译opt工具的Paddle-Lite不是develop分支,建议使用Paddle-Lite 的develop分支编译opt工具。
...
...
@@ -1120,4 +1116,4 @@ nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590 -i 0
**A**
: 打开显存/内存优化开关
`enable_memory_optim`
可以解决该问题,相关代码已合入,
[
查看详情
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/tools/infer/utility.py#L153
)
。
#### Q3.4.44: 如何多进程预测?
**A**
: 近期PaddleOCR新增了
[
多进程预测控制参数
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/a312647be716776c1aac33ff939ae358a39e8188/tools/infer/utility.py#L103
)
,
`use_mp`
表示是否使用多进程,
`total_process_num`
表示在使用多进程时的进程数。具体使用方式请参考
[
文档
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/inference.md#1-%E8%B6%85%E8%BD%BB%E9%87%8F%E4%B8%AD%E6%96%87ocr%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86
)
。
\ No newline at end of file
**A**
: 近期PaddleOCR新增了
[
多进程预测控制参数
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/a312647be716776c1aac33ff939ae358a39e8188/tools/infer/utility.py#L103
)
,
`use_mp`
表示是否使用多进程,
`total_process_num`
表示在使用多进程时的进程数。具体使用方式请参考
[
文档
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/inference.md#1-%E8%B6%85%E8%BD%BB%E9%87%8F%E4%B8%AD%E6%96%87ocr%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86
)
。
ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py
浏览文件 @
ac2e0da2
...
...
@@ -249,7 +249,7 @@ class ResNet(nn.Layer):
name
=
conv_name
))
shortcut
=
True
self
.
block_list
.
append
(
bottleneck_block
)
self
.
out_channels
=
num_filters
[
block
]
self
.
out_channels
=
num_filters
[
block
]
*
4
else
:
for
block
in
range
(
len
(
depth
)):
shortcut
=
False
...
...
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