paddleocr指定gpu号

PaddleOCR是一个基于深度学习的OCR（光学字符识别）库，它支持通过配置文件指定GPU使用情况。如果你想让PaddleOCR使用特定的GPU运行，你需要在启动训练或推理任务之前设置相应的环境变量或配置项。

首先，确保你的系统上安装了CUDA和cuDNN，并且已经将它们添加到Python路径中。然后，你可以通过以下几种方式进行设置：

1. **命令行参数**：在命令行中运行PaddleOCR脚本时，可以使用`--use_gpu=True`并加上`--device=0`来指定GPU，其中`0`表示第一个GPU。如果有多块GPU，可以修改为其他数字，如`--device=1`。

python train.py --use_gpu=True --device=0

2. **环境变量**：在Python脚本中，你可以设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，例如：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

3. **配置文件**：如果你在使用PaddleOCR的`config.yml`文件进行配置，可以在`runner.train()`部分设置`use_gpu`和`gpu_id`属性。

runner:
  use_gpu: true
  gpu_id: 0

记得在操作前确认设备是否可用，避免资源冲突。

相关问题

paddleocr使用gpu

是的，PaddleOCR可以利用GPU来加速图像文字识别的过程。PaddleOCR支持使用NVIDIA GPU进行加速，可以通过设置`--use_gpu=True`来启用GPU加速。同时，你还可以通过设置`--gpu_id`参数来指定使用的GPU设备编号。请确保你的系统中已经安装了相应的GPU驱动和CUDA库，并且PaddleOCR的依赖已经正确安装。

如何让paddleocr自适应选择gpu

要让PaddleOCR自动选择可用的GPU，可以使用PaddlePaddle提供的`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来控制GPU的可见性。通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`，可以让PaddleOCR只使用指定的可用GPU，而忽略其他的GPU。

以下是设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`的示例代码：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 只使用 GPU 0

在上述代码中，将`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置为`'0'`，表示只使用第一块GPU。如果你有多块GPU，可以根据需要设置对应的GPU编号，比如`'0,1'`表示使用第一块和第二块GPU。

请注意，这种方式只适用于单机多卡的情况。如果你的环境是分布式的多机多卡，需要使用PaddlePaddle提供的分布式训练支持来进行GPU的分配和管理。