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LinXueyuanStdio / LaTeX_OCR_PRO

:art: 数学公式识别增强版：中英文手写印刷公式、支持初级符号推导（数据结构基于 LaTeX 抽象语法树）Math Formula OCR Pro, supports handwrite, Chinese-mixed formulas and simple symbol reasoning (based on LaTeX AST).
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关于pytorch和tensorflow #40

Closed Renjie1997 closed 3 years ago

Renjie1997 commented 3 years ago

首先谢谢您。 请问img2seq_torch可以直接训练吗，效果和tensorflow的比较起来那个更好一点呢 谢谢。

LinXueyuanStdio commented 3 years ago

您好，不可以 img2seq_torch效果不好，就没有进一步测试了 tensorflow支持输入不确定长宽的图片，用bucket很爽，但是torch必须写死长宽

Renjie1997 commented 3 years ago

您好，不可以 img2seq_torch效果不好，就没有进一步测试了 tensorflow支持输入不确定长宽的图片，用bucket很爽，但是torch必须写死长宽

谢谢，确实是这样，谢谢。还有个问题，为什么测试的时候，测试10张图片，如果一张图片作为一个batch，速度很慢（一张图片要0.06秒左右）而10张图片一起作为一个batch,速度非常快（10张一共耗时0.1秒）。但是如果10张作为一个batch, 这10张图片必须scale到最大的size。是因为tensorflow在预测的时候对于不同大小的图片在建立不同的图吗? 谢谢

LinXueyuanStdio commented 3 years ago

您好，不可以 img2seq_torch效果不好，就没有进一步测试了 tensorflow支持输入不确定长宽的图片，用bucket很爽，但是torch必须写死长宽

谢谢，确实是这样，谢谢。还有个问题，为什么测试的时候，测试10张图片，如果一张图片作为一个batch，速度很慢（一张图片要0.06秒左右）而10张图片一起作为一个batch,速度非常快（10张一共耗时0.1秒）。但是如果10张作为一个batch, 这10张图片必须scale到最大的size。是因为tensorflow在预测的时候对于不同大小的图片在建立不同的图吗? 谢谢

不是的，是一个batch内的张量形状必须一致，方便进行张量运算。而对于张量运算，tensorflow可以并行加速的。

Renjie1997 commented 3 years ago

好的，谢谢，我尝试换了网络，但是发现vgg或者Resnet等网络反而效果不如原始的简单的网络（loss很难收敛），但是densenet效果挺好的，是因为较深的网络不适合公式上下关系的学习吗？

LinXueyuanStdio commented 3 years ago

除非显式地对上下关系建模，否则没有任何证据表明网络能识别上下关系。 vgg、Resnet和densenet都是简单的通用架构，其中一个效果比其他的好，无法说明任何问题。