可以尝试使用Python中的pickle模块，将已经初始化好的PaddleOCR对象序列化保存到文件中，然后在中断程序时将其关闭，再在需要切换模型时重新加载。

具体实现步骤如下：

在程序启动时创建并初始化PaddleOCR对象：

import paddleocr

ocr = paddleocr.PaddleOCR(use_angle_cls=False, det_model_dir=det_model, rec_model_dir=rec_model, use_mp=True, total_process_num=1, use_gpu=True, lang="ch")

将PaddleOCR对象保存到文件中：

import pickle

with open('ocr.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(ocr, f)

在程序中断时关闭PaddleOCR对象：

import pickle

with open('ocr.pickle', 'rb') as f:
ocr = pickle.load(f)

# 进行一些处理

with open('ocr.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(ocr, f)

在需要切换模型时重新加载PaddleOCR对象：

import pickle

with open('ocr.pickle', 'rb') as f:
ocr = pickle.load(f)

# 切换模型
ocr = paddleocr.PaddleOCR(use_angle_cls=False, det_model_dir=new_det_model, rec_model_dir=new_rec_model, use_mp=True, total_process_num=1, use_gpu=True, lang="ch")

# 保存PaddleOCR对象
with open('ocr.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(ocr, f)

在实际使用时，需要根据具体的情况进行一些调整和优化，确保程序的正确性和性能。

顶顶顶顶顶

TypeError: cannot pickle 'paddle.fluid.libpaddle.PaddleInferPredictor' object

提示错误。

另外：序列化与反序列化 ocr对象，没看到明白跟直接再重新实例化一个PaddleOCR对象有什么区别

楼上的回答像是文心一言干的