PaddleOCR模型导出问题解析:缺失inference.pdmodel和inference.pdiparams.info的解决方案
2025-05-01 03:51:14作者:凤尚柏Louis
问题背景
在使用PaddleOCR 2.9版本进行模型训练和导出时,部分用户遇到了模型导出不完整的问题。具体表现为执行export_model.py脚本后,生成的推理模型文件缺失关键的inference.pdmodel和inference.pdiparams.info文件,只有inference.yml、inference.json和inference.pdiparams三个文件。
问题现象
用户报告在使用以下两种模型进行训练后导出时出现问题:
- 检测模型:ch_PP-OCRv4_server_det
- 识别模型:en_PP-OCRv4_rec
执行导出命令后,输出目录中缺少完整的推理模型文件,导致后续推理部署无法正常进行。
环境信息
- 操作系统:Windows 11 / Ubuntu 22.04
- Python版本:3.10
- PaddleOCR版本:2.9
- PaddlePaddle框架版本:3.0.0b1/b2
根本原因分析
经过技术团队分析,该问题主要与PaddlePaddle框架版本有关。具体原因包括:
- 框架版本兼容性问题:PaddleOCR 2.9与PaddlePaddle 3.0 beta2版本存在兼容性问题
- 模型导出机制变更:新版本框架对模型导出格式进行了优化调整
解决方案
方法一:回退PaddlePaddle框架版本
-
卸载当前PaddlePaddle版本:
pip uninstall paddlepaddle-gpu -
安装指定版本:
pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -
重新执行模型导出命令
方法二:使用PaddleOCR main分支
-
克隆PaddleOCR最新代码:
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git -
切换到main分支:
cd PaddleOCR git checkout main -
重新执行模型导出流程
验证方法
成功导出后,输出目录应包含以下文件:
- inference.pdmodel
- inference.pdiparams
- inference.pdiparams.info
- inference.yml
注意事项
- 对于需要使用OpenVINO等第三方推理框架的用户,目前json格式的模型文件可能不被直接支持
- 建议在导出模型后,使用Paddle Inference进行初步验证
- 确保训练和导出使用相同版本的框架和工具链
技术建议
- 版本一致性:保持训练、导出和推理环境的一致性
- 环境隔离:建议使用虚拟环境管理不同项目的依赖
- 模型验证:导出后应立即进行推理验证,确保模型可用性
后续计划
PaddleOCR团队将持续优化模型导出流程,确保不同框架版本间的兼容性,并为第三方推理框架提供更好的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
288
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
244
105
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
449
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885