fix onnx in latexocr

[liuhongen1234567]

1. paddle.multinomial 在onnxruntime 中存在bug，使用paddle.argmax替换，经验证精度符合预期
2. albumentations默认装albucore=0.24 会报错，将其降级

[paddle-bot]

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[GreatV]

这会导致numpy不能安装大于2.0的版本

[liuhongen1234567]

这会导致numpy不能安装大于2.0的版本

这个有冲突好像是albumentation的冲突不是albucore==0.0.16的冲突，想确认下numpy大于2的必要性？另外，您那边安装paddleocr的时候后，使用不会报mportError: cannot import name 'preserve_channel_dim' from 'albucore.utils' (/root/anaconda3/envs/paddle_latest/lib/python3.10/site-packages/albucore/utils.py) 这个错误吗？

[GreatV]

numpy 大于2.0不是必须的，但是最好也不应固定版本。我只安装paddleocr的话不会报错。

[liuhongen1234567]

numpy 大于2.0不是必须的，但是最好也不应固定版本。我只安装paddleocr的话不会报错。

我这边单独安装也不会报错，不过使用公式推理时报错，要不我把albucore==0.0.16移到公式识别那个requirement里吧。这个主要是albumentation要与albucore版本采用默认方式匹配不上，如果指定albumentation==2.0以上可以支持numpy>2，但是也是把numpy限制死了

[GreatV]

这确实是一个比较常见的问题，最新版本还是会报这个错误吗，如果还是这样，那就先这样直接限制版本吧。

• ImportError: cannot import name 'preserve_channel_dim' from 'albucore.utils' opendatalab/MinerU#640
• cannot import name 'preserve_channel_dim' from 'albucore.utils' ostris/ai-toolkit#182
• Import Error on albucore 0.0.17 albumentations-team/albucore#33

[liuhongen1234567]

这确实是一个比较常见的问题，最新版本还是会报这个错误吗，如果还是这样，那就先这样直接限制版本吧。

• ImportError: cannot import name 'preserve_channel_dim' from 'albucore.utils' opendatalab/MinerU#640
• cannot import name 'preserve_channel_dim' from 'albucore.utils' ostris/ai-toolkit#182
• Import Error on albucore 0.0.17 albumentations-team/albucore#33
  我新建了个conda 环境，安装albumentation最新版 2.0.5 没有这个问题，之前那个问题是因为paddlex环境下numpy指定了1.24 才会报错。既然不是paddleocr的问题，这个配置我先删了吧。

[Copilot]

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Comments suppressed due to low confidence (2)

ppocr/modeling/heads/rec_latexocr_head.py:910

• [nitpick] Replacing paddle.multinomial with paddle.argmax makes the inference deterministic. Verify that the removal of the probabilistic sampling mechanism is intended and acceptable for the model's performance.

sample = paddle.argmax(logits, axis=1).reshape([-1, 1])

ppocr/modeling/heads/rec_latexocr_head.py:962

• [nitpick] The use of paddle.argmax in the generate_export function enforces deterministic outputs. Confirm that this change aligns with your intended export behavior and does not adversely affect model evaluation.

sample = paddle.argmax(logits, axis=1).reshape([-1, 1])