[Python知识库]Datawhale-7月组队学习：OCR实践

一、学习内容：OCR赛事实践——Task01_学习实践Baseline

二、个人记录：

1. 实践路径：
   （1）CPU环境配置（CPU版的paddlepaddle中缺少需要的包，最终放弃）；
   （2） GPU环境运行（根据群里小伙伴们的建议，设置batch_size_per_card=1 num_worker=0，并删除test_list大部分图片，只留下3张，但显存不够，失败）;
   （3） AI Studio运行（也是群里小伙伴们提供的建议，最终运行成功）。

2. Debug总结：
   （1）cudnn和cuda版本要匹配。其中，cuda10.2有比官方推荐的更匹配的cudnn版本，参考自：https://zhouchen.blog.csdn.net/article/details/107716721；
   （2）paddlepaddle有支持CPU的版本，但缺少了此次学习需要的模块。paddlepaddle-gpu的版本也要和cuda匹配。其中，AI Studio是随机分配CUDA环境的，所以安装前先通过nividia-smi查看CUDA版本；
   （3）本地环境下，在安装python-Levenshtein时，需要先安装Microsoft c++ 14.0（或更高版本），再通过whl安装对应python版本的包。

3. 个人体会：
   （1） 这是第一次参加Datawhale的组队学习活动，也是第一次接触OCR赛事、第一次了解paddle框架、第一次配置cuda环境，很开心；
   （2）群里的小伙伴们会很耐心地分享学习进程、遇到的问题和解决思路，大家真的太友好了~
   （3）群里有小伙伴问paddle框架值不值得深入学，毕竟有可以白嫖的算力；我是第一次了解到paddle这个框架，所以也就基于这个问题去知乎了一下。当然是多方观点了。AI Studio这个平台对我这种菜鸡来说挺友好，尤其是我这种硬件不到位的菜鸡，要主动地去多试水。

4. 不足：
   目前只是跑通了baseline模型，在开始Task02之前，要认真研究代码。