运行环境准备

Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境，Linux用户建议使用docker搭建Python环境。

如果对于Python环境熟悉的用户可以直接跳到第2步安装PaddlePaddle。

1. Python环境搭建
2. 安装PaddlePaddle

1. Python环境搭建

1.1 Windows

1.1.1 安装Anaconda

说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境。
Anaconda下载：
- 地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
- 大部分win10电脑均为64位操作系统，选择x86_64版本；若电脑为32位操作系统，则选择x86.exe
- 下载完成后，双击安装程序进入图形界面
- 默认安装位置为C盘，建议将安装位置更改到D盘：
- 勾选conda加入环境变量，忽略警告：

1.1.2 打开终端并创建conda环境

打开Anaconda Prompt终端：左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台

创建新的conda环境

# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  # 这是一行命令

该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间

之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装

激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令：

# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
# 查看当前python的位置
where python

以上anaconda环境和python环境安装完毕

1.2 Mac

1.2.1 安装Anaconda

说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境
Anaconda下载：
- 地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
- 选择最下方的Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg下载
下载完成后，双击.pkg文件进入图形界面
- 按默认设置即可，安装需要花费一段时间
建议安装vscode或pycharm等代码编辑器

1.2.2 打开终端并创建conda环境

打开终端
- 同时按下command键和空格键，在聚焦搜索中输入"终端"，双击进入终端

将conda加入环境变量

加入环境变量是为了让系统能识别conda命令
输入以下命令，在终端中打开~/.bash_profile：
```
vim ~/.bash_profile
```

在~/.bash_profile中将conda添加为环境变量：

# 先按i进入编辑模式
# 在第一行输入：
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# 若安装时自定义了安装位置，则将~/opt/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹

# 修改后的~/.bash_profile文件应如下（其中xxx为用户名）：
export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
		eval "$__conda_setup"
else
		if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
				. "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
		else
				export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
		fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

修改完成后，先按esc键退出编辑模式，再输入:wq!并回车，以保存退出

验证是否能识别conda命令：
- 在终端中输入source ~/.bash_profile以更新环境变量
- 再在终端输入conda info --envs，若能显示当前有base环境，则conda已加入环境变量

创建新的conda环境

# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间
之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装

激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令：

# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
# 查看当前python的位置
where python

以上anaconda环境和python环境安装完毕

1.3 Linux

Linux用户可选择Anaconda或Docker两种方式运行。如果你熟悉Docker且需要训练PaddleOCR模型，推荐使用Docker环境，PaddleOCR的开发流程均在Docker环境下运行。如果你不熟悉Docker，也可以使用Anaconda来运行项目。

1.3.1 Anaconda环境配置

说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包
- Anaconda是1个常用的python包管理程序
- 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境
下载Anaconda：
- 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
  - 选择适合您操作系统的版本
  - 可在终端输入uname -m查询系统所用的指令集
下载法1：本地下载，再将安装包传到linux服务器上

下载法2：直接使用linux命令行下载

  # 首先安装wget
sudo apt-get install wget  # Ubuntu
  sudo yum install wget  # CentOS

  # 然后使用wget从清华源上下载
# 如要下载Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh，则下载命令如下：
  wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

# 若您要下载其他版本，需要将最后1个/后的文件名改成您希望下载的版本

安装Anaconda：
- 在命令行输入sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
  - 若您下载的是其它版本，则将该命令的文件名替换为您下载的文件名
- 按照安装提示安装即可
  - 查看许可时可输入q来退出

将conda加入环境变量

加入环境变量是为了让系统能识别conda命令，若您在安装时已将conda加入环境变量path，则可跳过本步

在终端中打开~/.bashrc：

# 在终端中输入以下命令：
vim ~/.bashrc

在~/.bashrc中将conda添加为环境变量：

# 先按i进入编辑模式
# 在第一行输入：
export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
# 若安装时自定义了安装位置，则将~/anaconda3/bin改为自定义的安装目录下的bin文件夹

 # 修改后的~/.bash_profile文件应如下（其中xxx为用户名）：
 export PATH="~/opt/anaconda3/bin:$PATH"
 # >>> conda initialize >>>
 # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
 __conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
 if [ $? -eq 0 ]; then
     eval "$__conda_setup"
 else
     if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
         . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
     else
         export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
     fi
 fi
 unset __conda_setup
 # <<< conda initialize <<<

修改完成后，先按esc键退出编辑模式，再输入:wq!并回车，以保存退出

验证是否能识别conda命令：
- 在终端中输入source ~/.bash_profile以更新环境变量
- 再在终端输入conda info --envs，若能显示当前有base环境，则conda已加入环境变量

创建新的conda环境

# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间
之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装

激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令：
```
# 激活paddle_env环境
conda activate paddle_env
```

以上anaconda环境和python环境安装完毕

1.3.2 Docker环境配置

注意：第一次使用这个镜像，会自动下载该镜像，请耐心等待。您也可以访问DockerHub获取与您机器适配的镜像。

# 切换到工作目录下
cd /home/Projects
# 首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前命令
# 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下

如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker
sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash

如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上
sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash

# ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash

2. 安装PaddlePaddle

如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。

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运行环境准备

1. Python环境搭建

1.1 Windows

1.1.1 安装Anaconda

1.1.2 打开终端并创建conda环境

1.2 Mac

1.2.1 安装Anaconda

1.2.2 打开终端并创建conda环境

1.3 Linux

1.3.1 Anaconda环境配置

1.3.2 Docker环境配置

2. 安装PaddlePaddle

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1.2.2 打开终端并创建conda环境

1.3 Linux

1.3.1 Anaconda环境配置

1.3.2 Docker环境配置

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