paddleocr预训练微调完整代码

以下是使用PaddleOCR进行预训练微调的完整代码示例：

import paddle
import paddleocr
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import os

# 读取样本图片
img_path = 'sample.jpg'
img = paddle.image.load_image(img_path)

# 设置OCR模型参数
ocr = PaddleOCR()
ocr_config = {
    'lang': 'ch',
    'use_gpu': False
}

# 预训练
ocr.config(**ocr_config)
results = ocr.ocr(img)

# 打印预测结果
for result in results:
    print(result)

# 定义微调数据集
data_dir = 'train_data'
train_dataset = paddle.io.Dataset.from_folder(data_dir)

# 定义微调模型
model = paddleocr.OCRRecModel(
    network='rec',
    use_gpu=False,
    save_dir='output',
    arc_name='ocr_rec_model',
    rec_char_dict_path='ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt',
    max_text_length=25,
    drop_score=0.5,
    cls_batch_num=20,
    cls_image_shape='3, 48, 192',
    label_smooth=True,
    train_params={
        'epoch_num': 10,
        'learning_rate': 0.0001,
        'batch_size': 64,
        'num_workers': 8,
        'train_milestones': [100, 200, 300, 400, 500],
        'train_milestone_epochs': [1, 2, 3, 4, 5],
        'print_batch_step': 10,
        'save_model_dir': 'output',
        'use_ema': False,
        'use_dist': False,
        'use_mix': False,
        'warmup_steps': 100,
        'decay_epochs': 2,
        'decay_gamma': 0.1
    }
)

# 训练微调模型
model.train(train_dataset)

# 预测微调模型
model = paddleocr.OCRRecModel()
model.load('output/ocr_rec_model')
ocr.predict(img_path, rec_model=model)

在这个示例中，我们首先使用PaddleOCR的ocr()函数对样本图片进行预训练，然后使用PaddleOCR的OCRRecModel类定义微调模型并训练微调数据集。最后，我们使用PaddleOCR的predict()函数使用微调模型来预测样本图片。

请注意，此处的示例仅为演示目的，您需要根据实际应用场景进行修改并优化代码。