PaddleOCR-v2.9.1使用GPU

PaddleOCR v2.9.1是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的高级OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库。如果你想利用GPU进行训练和预测，通常步骤如下：

1. **安装依赖**：首先，确保已经安装了PaddlePaddle GPU版本及其所有必要组件，如CUDA和cuDNN。可以参考PaddlePaddle官网的安装指南进行安装。

2. **设置环境变量**：在系统环境中设置CUDA路径和cuDNN路径，以便PaddlePaddle能够找到它们。

3. **下载预训练模型**：PaddleOCR提供了一些预训练模型，你可以选择适合自己应用场景的模型下载，特别是那些标注有`@GPU`标签的模型，它们已经在GPU上训练过。

4. **加载模型**：在代码中，通过`paddle.device.get_device()`或`fluid.dygraph.parallel_guard()`来指定使用GPU。在训练过程中，将模型放在`with fluid.dygraph.guard('gpu'):`上下文中。

5. **运行模型**：在预测阶段，可以直接使用`model.predict(image)`，模型会在后台自动迁移到GPU进行处理。

6. **监控GPU使用**：使用GPU观察工具（如nvidia-smi）确保GPU资源被有效利用，避免因为内存不足导致的训练中断。

记得在开始之前检查GPU驱动程序是否是最新的，并且确认GPU兼容性和软件版本之间的兼容性。