Cooduck
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7 months ago 你好，如果你使用的是显卡进行训练，请将config.py文件中cuda=False改为cuda=True。若还是不行，请参考这篇博客 https://blog.csdn.net/qq_38832757/article/details/113630383
Open szzwy opened 7 months ago
Cooduck
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7 months ago 你好，如果你使用的是显卡进行训练，请将config.py文件中cuda=False改为cuda=True。若还是不行，请参考这篇博客 https://blog.csdn.net/qq_38832757/article/details/113630383
szzwy
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7 months ago OK了，还有一个小问题，我跑完epoch后为啥它没有输出训练好的权重呢？ 楼主假期快乐：） ![Uploading screenshot-1714486516334.png…]()
Cooduck
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7 months ago 你好，不好意思，是我忘记上传预训练模型了，导致训练时的loss很大、accuracy很低，所以就没有保存权重。 https://drive.google.com/file/d/1WjiL7T4cq2Ug7KGBsEWf1tzee2OZeRqw/view?usp=sharing 请在上条链接中下载预训练模型并解压到工作目录中，再进行训练，应该就没问题了。 也祝你假期愉快：）
szzwy
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7 months ago 楼主，我测试成功了，但是很奇怪，跟ctpn时候一样换上我的数据集又不行了报错如下：
65293
Not Covering Char: － - 65293
Traceback (most recent call last):
File "/root/OCR-Invoice_Identification-master/train_code/crnn_train_code/train_pytorch_ctc.py", line 166, in
格式应该是没问题的
szzwy
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7 months ago txt的编码方式我也换成了ansi，但是还是不行，是在不会了T-T
Cooduck
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7 months ago 你好，这个问题出在用于字符转整数索引的字典中没有"－"这个字符，即这句报错信息”Not Covering Char: － - 65293“。
你需要将"－"字符添加到字典中，具体操作为把在keys.py的文件中，把
alphabet_list = pkl.load(open('crnn_train/alphabet.pkl','rb'))
alphabet = [ord(ch) for ch in alphabet_list]
改为
alphabet_list = pkl.load(open('crnn_train/alphabet.pkl','rb'))
alphabet_list.append("－")
alphabet = [ord(ch) for ch in alphabet_list]
此外，由于预训练模型使用的是原本的字典，这个修改后的字典会导致预训练模型无法使用，所以需要将train_pytorch_ctc.py中config.pretrained_model = './CRNN-1010.pth'改为config.pretrained_model = ''，即不使用预训练模型进行训练。
szzwy
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6 months ago 我的好楼主，都搞定了，但但但是，它又不输出权重了T-T 这个loos也不大
Cooduck
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6 months ago 你好，不输出权重是因为我设置了精确度到了0.9以上才保存权重，你可以通过增大迭代次数和调整学习率来增大精确度。一般达到0.95以上精确度识别效果才不错
szzwy
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6 months ago 哈喽楼主，这几天弄论文给我弄嘛麻了.... 想问一下你ctpn和crnn的预训练模型权重是有基于ICDAR数据集进行训练吗
Cooduck
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6 months ago 你好，我ctpn没有用到预训练模型，是直接拿 https://www.datafountain.cn/competitions/544 这里的数据集进行训练的，然后crnn的预训练模型就不太清楚了，是直接从 https://github.com/courao/ocr.pytorch 这个项目的预训练模型拿来用的，最终效果也不错，能达到98%以上的精度。
Traceback (most recent call last): File "/root/OCR-Invoice_Identification-master/train_code/crnn_train_code/train_pytorch_ctc.py", line 177, in
val(crnn, test_dataset, criterion, loss_avg.val())
File "/root/OCR-Invoice_Identification-master/train_code/crnn_train_code/train_pytorch_ctc.py", line 44, in val
num_correct, num_all = val_model(config.val_infofile,net,True,log_file='compare-'+config.saved_model_prefix+'.log')
File "/root/OCR-Invoice_Identification-master/train_code/crnn_train_code/crnn_train/online_test.py", line 32, in val_model
res = val_on_image(img,model,gpu)
File "/root/OCR-Invoice_Identification-master/train_code/crnn_train_code/crnn_train/online_test.py", line 65, in val_on_image
preds = model( image )
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, kwargs)
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1527, in _call_impl
return forward_call(*args, *kwargs)
File "/root/OCR-Invoice_Identification-master/train_code/crnn_train_code/crnn_train/crnn.py", line 70, in forward
x = self.pool1(self.relu1(self.conv1(input)))
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(args, kwargs)
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1527, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 460, in forward
return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 456, in _conv_forward
return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
我有用显卡