paddleocr调整GPU显存预分配

PaddleOCR是一个基于深度学习的OCR（光学字符识别）库，它支持多种模型和文本检测、识别任务。如果你想调整其在运行时对GPU显存的预分配，通常是在训练过程中，特别是在处理大图片或者需要高内存需求的任务时。

在PaddlePaddle（包括PaddleOCR）中，可以使用`fluid.layers.cuda.set_device`函数和`fluid.memory_plan`模块来管理GPU内存。以下是一种可能的设置方式：

import paddle.fluid as fluid

# 设定设备为GPU
place = fluid.CUDAPlace(0)

# 分配内存计划
memory_plan = fluid/memory_plan.pybind_memory_plan(place)

# 设置显存增长策略，比如动态增长
fluid.memory_plan_growth(memory_plan)

# 训练步骤前
with fluid.scope_guard(fluid.core.Scope()):
    # 在此处加载模型和数据
    model.train(...)

    # 开始训练时申请所需的GPU内存
    fluid.memory_plan.request_gpu_memory(memory_plan)

请注意，具体的内存配置可能会因为你的硬件环境、模型复杂度以及系统资源而有所不同，可能需要适当调整。此外，在生产环境中，你还可以通过环境变量如CUDA_VISIBLE_DEVICES和CUDA_LAUNCH_BLOCKING来间接控制GPU资源。