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你好，下面是对issue中提到但尚未解决的问题的回复：
打开MKLDNN没有速度提升
思考到PaddleOCR的默认行为就是“如果MKL-DNN可用，就使用之”，显式设置enable_mkldnn=True和不设置这个参数的效果一致，应该是符合预期的。如果你发现enable_mkldnn=True和enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
enable_mkldnn=True和不设置这个参数的效果一致，应该是符合预期的。如果你发现enable_mkldnn=True和enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
和不设置这个参数的效果一致，应该是符合预期的。如果你发现enable_mkldnn=True和enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
enable_mkldnn=True和enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
和enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
对于：
一开始输出结果MKLDNN是False的请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
一开始输出结果MKLDNN是False的
请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
请问你是如何确定“MKLDNN是False”的呢？
“发生许多新版本上由于说明不全导致进展缓慢的问题，列如说最新的OCRv5不能再用det= ， res= 分开确认检测和识别的模型。”
在PaddleOCR 2.x到3.x的升级中，我们修改了一些2.x中不合理的设计，列如det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
det=、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
、rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
rec=。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
。关于这一点，可以参考我在 TypeError: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument det PaddleOCR#15343 的回复。这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
这次的大版本升级的确 导致部分API的不兼容变更，在使用PaddleOCR时请留意参考的文档是对应版本的（例如使用PaddleOCR 3.0时，请参考PaddleOCR 3.0的文档）。我们在这个文档里也对PaddleOCR 2.x->3.0的升级做了整体说明：https: paddlepaddle.github.io PaddleOCR latest update upgrade_notes.html#2-paddleocr-2x-3x 。
“paddle2onnx上也有很大的问题，许多时候是版本不匹配导致转化不成功。”
如果没有高级参数配置需求，提议可以参考PaddleOCR文档，使用标准的方式安装插件和执行模型格式转换，以避免遇到库 模型版本不匹配导致的问题。
“在PaddleOCR()调用的时候，enable_hpi=True, # 高性能推理 开启会报错误。”
请第一参考PaddleOCR文档安装高性能推理插件。
“还有就是cpu_threads=16, # 设置CPU线程数(根据实际CPU核心数调整) ， 我在配置这个参数的时候没有发现有什么加速效果”
我们无法复现这个问题。在我们的环境中，对于通用OCR产线，测试cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
cpu_threads=8与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
与cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
cpu_threads=10，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
，可以观察到比较明显的耗时差异。实际的加速效果可能和本地硬件环境有关，提议可以尝试一些比较极端的case，例如cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
cpu_threads=1和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
和cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
cpu_threads=8，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
，比较是否存在可观察到的推理耗时差异。
可以修改密码和密保 由于微信在安全性方面超级注重，提供了丰富的账户安全设置功能，包括修改密码和设置密保等。如果需要修改密码，可以在“我”-“设置”-“账号与安全”-“密码与安全”中进行；如果需要设置密保，可以在“我”-“设置”-“账号与安全”-“密保问题”中进行设置并修改。值得注意的是，为了保障账户的安全，提议设置复杂的密码，被动态口令保护的微信号因支付类功能需要身份证等更多信息的认证，因此选择被动态口令保护可以避免账户被盗刷。
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![表情[xia] - 宋马](https://bbs.songma.com/wp-content/themes/zibll/img/smilies/xia.gif)
你好，下面是对issue中提到但尚未解决的问题的回复：
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思考到PaddleOCR的默认行为就是“如果MKL-DNN可用，就使用之”，显式设置
enable_mkldnn=True和不设置这个参数的效果一致，应该是符合预期的。如果你发现enable_mkldnn=True和enable_mkldnn=False的推理耗时相近，可能不符合预期，请向我们汇报。对于：