Paddle-CLS图像分类环境安装需要哪些工具？

Paddle-OCR环境安装文档 Paddle-CLS （百度飞浆图像分类）环境配置及安装【Linux、Windows通用】 1 安装说明 使用conda虚拟环境对paddle-cls图像分类及其依赖进行安装，因此理论上linux和Windows环境是通用的。官方提供多种方式，如docker拉取、conda环境的安装，这里讲解conda环境的安装。 2 依赖的安装 paddle-cls 图像分类的组件，依赖于paddle环境，因此需要先安装paddle的环境，而paddle-cls对paddle的版本依赖度较高，容易出错，因此建议第一次安装遵循本安装文档，后续再进行其他版本的尝试（百度的paddle-ocr产品线的测试人员是不是剩下开发了。#o#） conda环境创建：创建环境为python==3.8的任意名称虚拟环境 conda create -n paddle_cls_test python==3.8 安装paddle库： 注意事项！！！ 注意！需要安装paddle版本为paddlepaddle 2.5.2。高版本有概率不兼容，不在本文档的考虑范围内，若你为50系显卡用户，可能无法兼容后续的cls功能。（50系显卡见下图，paddle官网安装方式都没更新，这适配做得好差，百度怎么干活的，找我过去干活吧） # 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 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 PS：50系搞不了别找我，找百度，给他发工单，我也想用。 paddlepaddle 2.5.2 install 参照：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/old?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/windows-pip.html （若使用GPU加速，装前请确保cuda范围在：10.2/11.2/11.6/11.7/12.0 间，否则有可能不兼容） 确保你的环境满足上文提及的要求及官方文档要求。