准备数据集
自己新建目录



下载识别预训练模型

下载之后是一个压缩包，解压后（注意：rec是自己新建的目录）

修改配置文件

修改内容：
1.训练后模型存储目录；
2.是否训练可视化；
3.训练数据集图片和标注位置；
4.测试数据集图片和标注位置；
5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。

# 训练后模型存储目录
Global:
  debug: false
  use_gpu: true
  epoch_num: 800
  log_smooth_window: 20
  print_batch_step: 10
  save_model_dir: ./output/ch_PP-OCRv2_rec/  # 这里改一下，官方命名很混乱
  use_visualdl: true # 这里改成true，训练可视化
  
  
# 修改训练数据集图片和标注位置
Train:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ./car_plate_images/images_rec/train # 这里改成训练数据集图片位置
    label_file_list:
      - ./car_plate_images/images_rec/rec_label_train.txt # 这里改成训练数据集标注


# 测试数据集图片和标注位置
Eval:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ./car_plate_images/images_rec/test  # 这里改成测试数据集图片位置
    label_file_list:
      - ./car_plate_images/images_rec/rec_label_test.txt # 这里改成测试数据集标注

预训练模型 测试命令

python tools/eval.py -c "configs/rec/ch_PP-OCRv2/rec.yml" -o Global.checkpoints="./mode/rec/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train/best_accuracy"

训练命令

python tools/train.py -c "configs/rec/ch_PP-OCRv2/rec.yml" -o Global.pretrained_model="./mode/rec/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train/best_accuracy"

断点续训

python tools/train.py -c "configs/rec/ch_PP-OCRv2/rec.yml" -o Global.pretrained_model="./mode/rec/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train/best_accuracy"  -o Global.checkpoints="./output/ch_PP-OCRv2_rec/latest"

训练后的测试命令

python tools/eval.py -c "configs/rec/ch_PP-OCRv2/rec.yml" -o Global.checkpoints="./output/ch_PP-OCRv2_rec/best_accuracy"

测试一张图
-o Global.pretrained_model 训练保存的文件路径

python tools/infer_rec.py -c "configs/rec/ch_PP-OCRv2/rec.yml" -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCRv2_rec/best_accuracy" Global.infer_img="1.jpg "

训练可视化
进入项目主目录中，在终端输入命令

visualdl --logdir "output/ch_PP-OCRv2_rec/vdl"

导出为推理模型：
#-c 后面设置训练算法的yml配置文件
#-o 配置可选参数
#Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀 .pdmodel，.pdopt或.pdparams。
#Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。

python tools/export_model.py -c "configs/rec/ch_PP-OCRv2/rec.yml" -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCRv2_rec/best_accuracy"  Global.save_inference_dir="./output/"

推理模型预测
#选择Student模型
#image_dir 图片地址
#rec_model_dir 模型地址
#use_gpu 是否使用GPU

python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./car_plate_images/images_rec/test/"  --rec_model_dir="./output/" --use_gpu=True

训练时出现了一个报错，

我将paddlepaddle降级为2.2.2

卸载paddlepaddle命令

python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu

安装2.2.2GPU cuda11.1版本

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

训练可视化出现错误
重新安装了numpy