Maria

你们epoch都设置24么？早停机制我觉得没啥问题吧，按照作者的训练方法，应该就是把最后的那个h5再继续训练

> 请问训练的时候缺少icpr/train_3T736.txt 怎么解决的？？？ 那是一步步生成的

这个是不定长训练可以解决的么？我看ctc解码是定长训练可以不定长预测来着

> @chenjun2hao 我尝试了不定长训练，包括几种方式： > 1）batch内定长，不同batch之间不定长 > 2）所有batch都定长，通过pad的方式 > 3）cnn阶段不定长，在输入lstm的时候加pad > 这3种方式都无法收敛，我想问下你是怎么实现不定长图片训练的啊？ 请问你是pad了图片还是文字还是两者呢？不定长那么图片的大小也会不一样吧

那这确定是不定长训练能解决么? 我定长训练了，之后我输入的图片也是这么多字符，但是图片被拉长了，字符间距变大，resize成固定高度，这个时候宽度和原来训练的不一样，就识别不出来了。

> @Lanme 训练时输入图像分桶，保证同一个batch内的长度一样就可以 你试过这样不定长训练就能解决不定长预测的问题么？

Same error. > AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size' Hope someone can fix it.

对了，这个answer_bot.py里面add_props函数special_props没添加任何东西呀 > def add_props(self,entity_mention,pred_props): ''' 用entity mention对props做一个补充 ''' #补充属性值里带顿号的情况 subject_props = {} subject_props.update(pred_props['mark_props']) subject_props.update(pred_props['time_props']) subject_props.update(pred_props['digit_props']) subject_props.update(pred_props['other_props']) subject_props.update(pred_props['fuzzy_props']) special_props = {} subject_props.update(pred_props['mark_props']) subject_props.update(pred_props['time_props']) return subject_props,special_props

Same problem,did you solve ?

同问，另外loss函数似乎不是使用smoothl1？