1、显卡驱动的cuda版本与运行时版本不匹配
2、以Docker方式运行时，容器访问不到宿主机的显卡设备，需要依赖nvidia-docker(或者现在的nvidia-container-toolkit，好像是叫这个)，以nvidia-container-toolkit 为例则启动容器时，增加参数 –gpus all 表示向容器提供显卡运算
2、paddle版本对不上，列如，我安装的docker_hub上的cuda10.1-cudnn7镜像容器已经携带配套的paddle，但我按文档来一步步安装时，文档中安装paddle的步骤会把镜像容器中的版本卸载掉；
参考这位博主的验证方式： https://blog.csdn.net/qq_43158129/article/details/116142814
最后上传截图为证
官方文档教程示例：
验证：
character.ai官网怎么进
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
ocr的发展已经有了非常多的积累，一般人或者企业使用， 都是直接使用第三方的服务，目前提供第三方服务的大企业也非常多，百度，阿里云，腾讯等等，都提供了非常方便的api接口，可以进行调用，识别的速度、精确度和效果也都是非常不错的。唯一的缺点就是api的调用是需要收费的，对于调用频次不高的个人和企业，这个费用还是非常低的。
目前因为公司的现状，使用开源的有几个目的
目前针对ocr的相关开源项目也还是有不少的，作者正好是公司也需要类似的功能，所以做了一些简单的调研，在这里进行记录。
对于调研不准确的希望大家指出
Tesseract 是谷歌开发并开源的图像文字识别引擎，使用python开发。
所以针对目前公司的现状，放弃了这个项目的学习和调研
PaddleOCR 是百度开源的中文识别的ocr开源软件
EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。
chineseocr
chineseocr_lite
TrWebOCR
cnocr
针对上面的比较讨论，同时根据现在的公司的情况和之前既定的一些目标，暂时选择最简单的cnocr进行学习和内部学习和使用。同时也针对目前cnocr仅仅是一个python包，而且无法通过接口进行调用的情况，做了一个补充项目 hn_ocr 。
目前放到github上面，欢迎大家一起学习和完善。
OCR/GPU: PaddleServing部署流程记录（cuda10.1）
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1.
首先打开电脑上的浏览器。
2.
其次在搜索栏中输入beta.character.ai,点击确定。
3.
最后点击搜索到的结果中的beta.character.ai,点击进入即可。
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// 或者获取服务端模型进行转换，（测试ch_ppocr_server_v2.0_rec和ch_ppocr_server_v2.0_det发现无效且返回错误码err_no：5）
获取用于测试的数据集（可选）
启动服务并将日志输出至log.txt（在同级目录下的./Pipelinexxxx/pipeline.log也记录有一部分启动运行的日志）
运行客户端访问服务测试
关于坐标，直接读取如下中的dt_boxes_list或dt_boxes_list[0]都可获得正常的坐标，但需要自己做格式处理(直接用str()函数处理示例图片结果得到的文本字符如dt_boxes_list将得到 [array([[[292, 298], [332, 298], [345, 848], [305, 848]], [[345, 298], [377, 298], [382, 660], [350, 660]]], dtype=int16)] )：
在尝试部署环境前未确认各版本对应关系就进行安装容易出问题，目前我使用PaddleOCR部署GPU的pdserving和hubserving识别环境均失败，异常为
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部分文章提到可能是paddle版本对不上，这个暂未尝试
2021/12/02
发现确实是paddle版本对不上，docker_hub上的镜像容器已经携带配套的paddle，但我按文档来一步步安装时，文档中安装paddle的步骤会把镜像容器中的版本卸载掉；
以上就是关于PaddleOCR 安装时CUDA版本不匹配原因总结全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
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