首页
/ PaddleOCR模型导出问题解析:缺失inference.pdmodel和inference.pdiparams.info的解决方案

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 05:08:58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:

  1. 检测模型:ch_PP-OCRv4_server_det
  2. 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:

  1. 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
  2. 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

  1. 卸载当前PaddlePaddle版本:

    pip uninstall paddlepaddle-gpu
    
  2. 安装指定版本:

    pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1
    
  3. 重新执行模型导出命令

方法二:使用PaddleOCR main分支

  1. 克隆PaddleOCR最新代码:

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
    
  2. 切换到main分支:

    cd PaddleOCR
    git checkout main
    
  3. 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

  1. 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
  2. 建议在导出模型后,使用Paddle Inference进行初步验证
  3. 确保训练和导出使用相同版本的框架和工具链

技术建议

  1. 版本一致性:保持训练、导出和推理环境的一致性
  2. 环境隔离:建议使用虚拟环境管理不同项目的依赖
  3. 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

项目优选

收起
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
176
260
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
854
505
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
129
182
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
254
295
ShopXO开源商城ShopXO开源商城
🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
93
15
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
331
1.08 K
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
397
370
note-gennote-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.07 K
0
kernelkernel
deepin linux kernel
C
21
5