CRNN_Chinese_Characters_Rec

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mymutouren

关于训练LOSS出现NAN的情况

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使用pytorch自带的CTCLOSS,pytorh版本1.7.1,训练自己的数据集，出现了NAN，将训练集中标签长度大于40的剔除，并删除对应的图片后，训练正常，没有出现NAN 使用第三方CTCLOSS也可以解决NAN的情况 https://github.com/SeanNaren/warp-ctc 我用的这个，没有出现NAN，但是GIT主的预处理模型似乎没用了，LOSS很大，不如用自带的LOSS配合GIT主的预处理模型，LOSS下降的快

ingale726

训练图片大小

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对图片的长度要求吗？

yunjuanya

进行模型训练的时候，会有内存使用增长的情况，极限压测（8个任务占满8张卡），内存增长特别明显。这个怎么解决

Nateliu712

训练不定长标签的图片

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 训练一开始preds预测全为nan，请问有谁可以帮忙解答一下吗？谢谢！ 下面是我的训练标签txt文件 

ZhangChaoZhong

模型输出是nan

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大佬你好 我训练自己的数据集模型输出是nan，如下图 请问该怎么解决？ 我操作如下： 1.own_config.yaml 配置好自己的数据集路径 2. 对自己数据集的label取set，将其添加进lib/alphabets.py里面 原本alphabet有6000多字符，加进去我自己的有7000多 3.开始训练 4. 输出nan，loss 是nan， nan, nan.......... 

dengfenglai321

多线程读取，num_workers不为0会有问题

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高度不是32的数据集，num_workers不设置为0运行不了，显示RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 27292) exited unexpectedly，有好兄弟有解决方案吗

chichuhu

用等线体生成字符数据的时候，， 句号。这个在图片中没有 ，不知道是什么情况

yuanyuan1993

訓練速度越來越慢

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一開始有 五十幾 samples/s 差不多40個epochs後掉到剩 十幾 samples/s 請問為何會這樣？

yuanhuang0825

解决了单机多卡并行训练的问题

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代码里面在把数据传入LSTM网络的时候把batch_size变换到了第1维（0开始），DataParallel默认按照第0维进行拆分和拼接。 所以第一种方法可以临时修改DataParallel中gather函数传入的参数dim改成1，即可解决，但是跑别的代码要记得改回来。 另一种方法可以将模型的最后输出batch_size改到第0维，这样并行就会按照batch_size拼接，然后再变换到第1维。（从代码中看的话传入CTC损失函数的batch_size是第1维）

chichuhu