No module named 'paddleocr.tools'; 'paddleocr' is not a package

Question

我的环境是没有问题的，在不使用多进程的情况下可以正常导入包，导入代码如下

from paddleocr.tools.infer.utility import get_rotate_crop_image
from paddleocr.tools.infer.predict_system import sorted_boxes
from paddleocr.ppstructure.table.predict_table import to_excel

但是问题在于，一旦我尝试使用multiprocessing开启多进程，就会出现如下报错

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main
    exitcode = _main(fd, parent_sentinel)
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main
    prepare(preparation_data)
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare
    _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path'])
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 288, in _fixup_main_from_path
    main_content = runpy.run_path(main_path,
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\runpy.py", line 265, in run_path
    return _run_module_code(code, init_globals, run_name,
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\runpy.py", line 97, in _run_module_code
    _run_code(code, mod_globals, init_globals,
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\runpy.py", line 87, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "E:\project\OCR\10-18\DocExtraction\OCRProcessor\OCRProcessor.py", line 35, in 
    from paddleocr.tools.infer.utility import get_rotate_crop_image
ModuleNotFoundError: No module named 'paddleocr.tools'; 'paddleocr' is not a package

只要我使用multiprocessing开启这个paddleocr处理的类的相关进程，就会出现这个报错

我想知道有没有什么办法可以解决这个问题，或者完全放弃这一思路，提供给我一个使用利用多GPU进行OCR识别以加快效率的方法

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题标题: No module named 'paddleocr.tools'; 'paddleocr' is not a package

问题描述: 我的环境正常，可以成功导入paddleocr包。导入代码如下:

from paddleocr.tools.infer.utility import get_rotate_crop_image
from paddleocr.tools.infer.predict_system import sorted_boxes
from paddleocr.ppstructure.table.predict_table import to_excel

但是，当我尝试使用multiprocessing开启多进程时，就会出现以下错误:

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main
    exitcode = _main(fd, parent_sentinel)
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main
    prepare(preparation_data)
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare
    _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path'])
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 288, in _fixup_main_from_path
    main_content = runpy.run_path(main_path,
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\runpy.py", line 265, in run_path
    return _run_module_code(code, init_globals, run_name,
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\runpy.py", line 97, in _run_module_code
    _run_code(code, mod_globals, init_globals,
  File "E:\software\Anaconda-5.3.1\anaconda\envs\OCRPy38\lib\runpy.py", line 87, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "E:\project\OCR\10-18\DocExtraction\OCRProcessor\OCRProcessor.py", line 35, in 
    from paddleocr.tools.infer.utility import get_rotate_crop_image
ModuleNotFoundError: No module named 'paddleocr.tools'; 'paddleocr' is not a package

只要我使用`multiprocessing`开启与`paddleocr`相关的进程，就会出现这个错误。

我想知道有没有什么方法可以解决这个问题，或者是否有其他方法可以使用多个GPU加速OCR识别，以提高效率？

解决方案:

1. 第一个问题是由于多进程时`paddleocr.tools`被错误地认为是一个包，解决方法是使用`import paddleocr`而不是`from paddleocr.tools...`。你可以在多进程任务中使用`import paddleocr`导入整个`paddleocr`模块，然后使用`paddleocr.tools.infer.utility.get_rotate_crop_image`等来访问对应的函数。例如:

```python
import paddleocr

def worker_function():
    # 在这里使用paddleocr.tools.infer.utility.get_rotate_crop_image等

# 创建一个多进程任务
p = Process(target=worker_function)
# 启动进程
p.start()
# 等待进程结束
p.join()

1. 关于使用多个GPU加速OCR识别的方法，你可以考虑使用PaddlePaddle的paddle.distributed模块来进行分布式学习。这可以让你在多个GPU上并行地进行OCR识别任务，从而提高识别效率。具体步骤如下:

   • 首先，安装PaddlePaddle 2.x版本:

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

   • 然后，导入相关依赖:

   python import paddle from paddle.io import DataLoader from paddle.distributed import fleet from paddle.io import Dataset from paddle.io import BatchSampler from paddle.static import InputSpec

   • 接下来，定义OCR识别模型:

   ```python import paddleocr

   class OCRModel(paddle.nn.Layer): def init(self): super(OCRModel, self).init() self.ocr = paddleocr.OCR()

   def forward(self, image):
       return self.ocr.ocr(image)
   

   ```

   • 然后，实现一个自定义的Dataset类来加载数据:

   ```python class CustomDataset(Dataset): def init(self, data_path): # 在这里加载数据

   def __getitem__(self, index):
       # 返回数据
   
   def __len__(self):
       # 返回数据集大小
   

   ```

   • 然后，创建一个DataLoader实例和一个BatchSampler实例:

   python dataset = CustomDataset(data_path) batch_sampler = BatchSampler(dataset, batch_size=32, shuffle=True) data_loader = DataLoader(dataset, batch_sampler=batch_sampler)

   • 最后，使用fleet.init初始化分布式环境，并使用fleet.distributed_optimizer和fleet.distributed_dataloader来分别对优化器和数据加载器进行分布式包装:

   ```python paddle.distributed.init_parallel_env()

   model = OCRModel() optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())

   optimizer = fleet.distributed_optimizer(optimizer) optimizer.minimize(model)

   data_loader = fleet.distributed_dataloader(data_loader)

   for epoch in range(num_epochs): for data in data_loader(): image, label = data output = model(image) loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(output, label) loss.backward() optimizer.step() optimizer.clear_grad()

   ```

   在以上代码中，我们使用了paddle.distributed模块来启用分布式学习。通过初始化分布式环境以及使用fleet.distributed_optimizer和fleet.distributed_dataloader对优化器和数据加载器进行包装，我们可以在多个GPU上并行地进行OCR识别任务。

   请注意，上述的代码片段仅供参考，具体的实现可能依赖于你的数据集和模型结构。

以上是针对你提供的问题的解决方案。希望能对你有所帮助。如果你有任何疑问，请随时向我提问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^