如题所述
在Ubuntu环境下，使用PyCharm运行Paddle的Demo过程中遇到了一些挑战。首先，作者在创建了一个名为paddle的conda虚拟环境后，遇到了cv2和Paddle的兼容问题。安装OpenCV解决了cv2的报错，但Paddle仍然存在问题，这可能与未安装CUDA和CUDNN有关。经过安装CUDA并配置环境变量，Paddle的错误得以解决，但cv2又开始报错。
在使用PP-LiteSeg进行遥感道路分割的Demo中，作者发现训练时间较长，且在尝试OCRnet时遇到报错。通过调整配置和进程管理，如更改batchsize和清理无关进程，显存占用有所改善，但最终还是需要通过pip安装Paddlepaddle-gpu和相关依赖。
在尝试本地安装时，作者面临了一系列问题，包括网络安装、condarc配置、软件源更新等。尽管本地安装失败，最终通过网络安装并成功运行。训练过程涉及数据集的更换，以及对目录结构和标记文件的调整，但作者发现PaddleSeg对chn6-cug数据集的支持不足，训练结果可能存在差异。
总结来说，这个过程充满了尝试和调整，从依赖安装、环境配置到数据处理，每一步都需要细心操作。虽然遇到不少困难，但作者最终还是找到了解决方案，并展示了部分训练结果。
在使用PP-LiteSeg进行遥感道路分割的Demo中，作者发现训练时间较长，且在尝试OCRnet时遇到报错。通过调整配置和进程管理，如更改batchsize和清理无关进程，显存占用有所改善，但最终还是需要通过pip安装Paddlepaddle-gpu和相关依赖。
在尝试本地安装时，作者面临了一系列问题，包括网络安装、condarc配置、软件源更新等。尽管本地安装失败，最终通过网络安装并成功运行。训练过程涉及数据集的更换，以及对目录结构和标记文件的调整，但作者发现PaddleSeg对chn6-cug数据集的支持不足，训练结果可能存在差异。
总结来说，这个过程充满了尝试和调整，从依赖安装、环境配置到数据处理，每一步都需要细心操作。虽然遇到不少困难，但作者最终还是找到了解决方案，并展示了部分训练结果。
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