请问SLANet V2表格识别的网络结构源码路径

[Tyx-main]

我现在像通过jit.to_static 导出SLANet V2 的静态模型，想加载SLANet V2 的网络结构类，但是我没有在仓里找到，是否可以提供一下地址？

[GreatV]

根据您的描述，目前您需要找到SLANet V2的网络结构源码路径以便通过jit.to_static导出静态模型。以下是相关信息和建议：

1. 源码路径的定位：

   • SLANet V2 的网络结构代码在PaddleOCR仓库中。具体的实现文件通常位于模型定义相关的目录下，例如 ppstructure 文件夹中的 table 子目录。建议您查看路径：

     ppstructure/table/models/slanet.py
     

     如果项目近期更新，可能文件路径会有所调整，您可以通过在仓库中搜索 "SLANet" 或 "table structure recognition" 等关键词来定位相关代码。

2. 关于静态图模型转换：

   • PaddleOCR默认使用动态图（Dynamic Graph），在进行静态图模型导出时，您需要使用 paddle.jit.to_static 工具对动态图代码进行转换。
   • 如果您在导出模型时遇到问题，例如无法加载网络结构类，可能是因为在项目中未正确引用网络定义。确认您是否已正确导入，如：

     from ppstructure.table.models.slanet import SLANet

3. 社区讨论中的相关问题：

   • 根据提供的Discussion 14252，部分用户在将 SLANet 或 SLANet-Plus 导出为 ONNX 或其他格式时遇到了动态图中存在 loop 算子的限制。这可能与您遇到的问题类似。
   • 如果您需要静态图模型导出解决方案，可以参考官方文档或在上述链接中与社区讨论，寻求适配的代码或解决方法。

4. 具体资源链接：

   • PaddleOCR 仓库
   • Discussion 14252 - 静态图模型相关问题

如果您仍然未能找到 SLANet V2 的源码，请确认您使用的是最新版本的 PaddleOCR 仓库，或者直接在 GitHub 中提交 Issue 询问开发者团队获取明确路径。

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