如何在GOT-OCR2.0中加载预训练模型？

在GOT-OCR (GitHub Open-Source Text Recognizer) 2.0中，加载预训练模型通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先确保你已经安装了GOT-OCR所需的库，如PyTorch、torchvision以及模型相关的预处理工具。

pip install got-ocr torchvision

2. **下载预训练模型**：GOT-OCR提供了官方预训练模型的链接，从GitHub或其他指定资源下载适合的权重文件，例如`model.pth`或类似命名的文件。

3. **加载模型**：在代码中初始化OCR引擎，并加载预训练模型。这是关键部分，你可以参考官方文档中的示例：

from got import OCR

# 加载预训练模型
model = OCR(
    lang="your_language",  # 根据需要选择语言模型
    load_path='path/to/your/model.pth',  # 替换为实际模型路径
)

# 如果模型包含特定的预处理步骤，可能还需要设置其他选项
model.backbone.use_pretrained = True  # 设置是否使用预训练的特征提取器

4. **测试模型**：加载完成后，可以使用模型对图像进行OCR识别。

image = 'example_image.jpg'
result = model(image)
print(result.text)  # 输出识别的文字