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。

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如何让paddleocr自适应选择可用gpu

要让PaddleOCR自动选择可用的GPU，可以使用`paddle.fluid.set_place`函数来设置可用的GPU设备。具体的代码如下：

import paddle.fluid as fluid

# 获取所有可用的GPU设备
available_gpus = fluid.cuda.get_devices()

# 设置PaddleOCR使用可用的GPU设备
place = fluid.CUDAPlace(0)  # 选择第一个可用的GPU设备
exe = fluid.Executor(place)

# 接下来可以在exe上执行PaddleOCR的相关操作

在上述代码中，通过`fluid.cuda.get_devices()`函数获取所有可用的GPU设备，并选择一个设备作为PaddleOCR的执行设备。`CUDAPlace(0)`表示选择第一个可用的GPU设备，如果有多个GPU，可以根据需要选择合适的设备。

设置完执行设备后，可以使用`fluid.Executor`在该设备上执行PaddleOCR的相关操作。这样就能够让PaddleOCR自动选择可用的GPU进行计算。