PaddleOCR 依赖的飞桨框架怎么安装？CPU 与 GPU 的 CUDA 版本如何对应

PaddleOCR 依赖的飞桨框架怎么安装？CPU 与 GPU 的 CUDA 版本如何对应

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用 PaddleOCR 走「以飞桨框架作为推理引擎做产线/模型推理」「模型训练」「模型导出」这几条路径时，都需要先安装飞桨框架（PaddlePaddle）。安装命令以仓库内的 飞桨框架安装 文档为准；如果推理准备改用 Transformers 或 ONNX Runtime 引擎，则不一定要装飞桨，各引擎的取舍与安装见 推理引擎与配置说明。

版本基线：PaddleOCR 与 PaddleX 中的版本对应表显示，PaddleOCR3.0.0到3.7.x全系列都要求飞桨版本>= 3.0.0。安装文档里的 pip 命令固定安装3.2.0，Docker 镜像是3.0.0，均满足这一要求。

先确定装哪个版本：CPU 与 GPU 的 CUDA 对应关系

CPU 机器直接装 CPU 版飞桨，不涉及 CUDA 选择。

GPU 机器必须选带 CUDA 版本的 GPU 包，飞桨安装文档给出的关键判断规则是：无需关注物理机上的 CUDA 版本，只需关注显卡驱动程序版本。可以先用nvidia-smi查看本机的驱动与 CUDA 信息（FAQ 中「CUDA 版本不匹配怎么办」条目建议先用这条命令检查本机环境），再按驱动版本对号入座：

| pip 安装的飞桨包（索引） | 对应 CUDA | 显卡驱动要求 | | - | - | - | |paddlepaddle（stable/cpu索引） | 不适用 | — | |paddlepaddle-gpu（stable/cu118索引） | CUDA 11.8 | Linux ≥450.80.02，Windows ≥452.39 | |paddlepaddle-gpu（stable/cu126索引） | CUDA 12.6 | Linux 与 Windows 均 ≥550.54.14 |

Docker 路径的镜像 tag 同样标注了 CUDA 版本，对应关系与上表一致：paddle:3.0.0为 CPU 镜像；paddle:3.0.0-gpu-cuda11.8-cudnn8.9-trt8.6对应 CUDA 11.8；paddle:3.0.0-gpu-cuda12.6-cudnn9.5-trt10.5对应 CUDA 12.6，驱动版本要求相同。

路径一：基于 pip 安装

在目标 Python 环境中执行（安装文档固定为3.2.0，按 CUDA 对应关系三选一）：

# CPU 版本 python -m pip install paddlepaddle==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ # GPU 版本（CUDA 11.8），需显卡驱动程序版本 ≥450.80.02（Linux）或 ≥452.39（Windows） python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/ # GPU 版本（CUDA 12.6），需显卡驱动程序版本 ≥550.54.14（Linux）或 ≥550.54.14（Windows） python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/

路径二：基于 Docker 安装

Docker 方式会用飞桨官方镜像创建名为paddleocr的容器，并把当前工作目录$PWD映射到容器内的/paddle目录。命令按 Docker 版本分两种写法：

Docker 版本 ≥ 19.03：

# 对于 CPU 用户: docker run --name paddleocr -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0 /bin/bash # 对于 GPU 用户（CUDA 11.8 镜像），需显卡驱动程序版本 ≥450.80.02（Linux）或 ≥452.39（Windows） docker run --gpus all --name paddleocr -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0-gpu-cuda11.8-cudnn8.9-trt8.6 /bin/bash # 对于 GPU 用户（CUDA 12.6 镜像），需显卡驱动程序版本 ≥550.54.14（Linux）或 ≥550.54.14（Windows） docker run --gpus all --name paddleocr -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0-gpu-cuda12.6-cudnn9.5-trt10.5 /bin/bash

Docker 版本 ≥ 17.06 但 < 19.03 时，GPU 用户改用nvidia-docker run代替docker run --gpus all（CPU 用户命令与上面相同）：

# CUDA 11.8 用户 nvidia-docker run --name paddleocr -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0-gpu-cuda11.8-cudnn8.9-trt8.6 /bin/bash # CUDA 12.6 用户 nvidia-docker run --name paddleocr -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0-gpu-cuda12.6-cudnn9.5-trt10.5 /bin/bash

Docker 版本 ≤ 17.06 时，安装文档要求先升级 Docker 再按上述命令执行。

特殊场景：Windows 下使用 NVIDIA 50 系显卡

安装文档明确说明，通过上述 pip 或 Docker 方式安装的 PaddlePaddle 在 Windows 上无法正常支持 NVIDIA 50 系显卡，官方为此单独提供了适配 wheel 包，需按 Python 版本选择（以下地址来自安装文档，可整段直接执行）：

# python 3.9 python -m pip install https://paddle-qa.bj.bcebos.com/paddle-pipeline/Develop-TagBuild-Training-Windows-Gpu-Cuda12.9-Cudnn9.9-Trt10.5-Mkl-Avx-VS2019-SelfBuiltPypiUse/86d658f56ebf3a5a7b2b33ace48f22d10680d311/paddlepaddle_gpu-3.0.0.dev20250717-cp39-cp39-win_amd64.whl # python 3.10 python -m pip install https://paddle-qa.bj.bcebos.com/paddle-pipeline/Develop-TagBuild-Training-Windows-Gpu-Cuda12.9-Cudnn9.9-Trt10.5-Mkl-Avx-VS2019-SelfBuiltPypiUse/86d658f56ebf3a5a7b2b33ace48f22d10680d311/paddlepaddle_gpu-3.0.0.dev20250717-cp310-cp310-win_amd64.whl # python 3.11 python -m pip install https://paddle-qa.bj.bcebos.com/paddle-pipeline/Develop-TagBuild-Training-Windows-Gpu-Cuda12.9-Cudnn9.9-Trt10.5-Mkl-Avx-VS2019-SelfBuiltPypiUse/86d658f56ebf3a5a7b2b33ace48f22d10680d311/paddlepaddle_gpu-3.0.0.dev20250717-cp311-cp311-win_amd64.whl # python 3.12 python -m pip install https://paddle-qa.bj.bcebos.com/paddle-pipeline/Develop-TagBuild-Training-Windows-Gpu-Cuda12.9-Cudnn9.9-Trt10.5-Mkl-Avx-VS2019-SelfBuiltPypiUse/86d658f56ebf3a5a7b2b33ace48f22d10680d311/paddlepaddle_gpu-3.0.0.dev20250717-cp312-cp312-win_amd64.whl

注意该 wheel 包的已知限制：文档指出其文本识别模型的训练存在已知问题，相关功能仍在持续适配和完善中，做识别模型训练时需要留意。

验证安装是否成功

安装完成后执行：

python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"

安装成功时会输出对应的飞桨版本号；安装文档给出的示例输出为：

3.2.0

pip 路径应输出3.2.0；Docker 路径使用的镜像是3.0.0tag，输出的版本号应与所用镜像一致。如果用的是 GPU 包，还可以按 FAQ 中 CUDA 版本不匹配条目的做法，进一步确认当前环境是 GPU 编译版本：

python -c "import paddle; print(paddle.is_compiled_with_cuda())"

版本冲突说明与后续步骤

• 根目录 docs/FAQ.md 中的历史条目给出的是paddlepaddle-gpu==3.0.0时代的安装命令，与 version3.x 安装文档固定的3.2.0不一致。version3.x 的 安装 文档在「训练与导出依赖」一节明确指向 飞桨框架安装，按现行文档以3.2.0命令为准即可，两者都满足飞桨>= 3.0.0的要求。
• 装好飞桨后，如果目标是模型训练或模型导出，下一步是克隆本仓库并安装其余训练依赖（python -m pip install -r requirements.txt，支持 Python 3.8 及以上），完整步骤见 安装 第 2 节；安装文档同时提醒，若环境中已装有飞桨之外的推理引擎（如 Transformers），可能出现依赖冲突，建议在全新环境中安装。

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