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                                            topduke

使用SVRT识别模型进行识别时，真实图片的文本长度超过了25，但是在配置文件max_text_length设置的是25，这个时候怎么办

> 然后每一轮训练结束后进行信息交流吗？还是将同一数据集分别训练四次，每一轮训练结束后进行信息交流？又或者是怎样的呢？分布式训练不需要特殊操作，按照https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/distributed_training.md 的说明启动代码即可。 > 分布式训练需要对轮数，学习率或者其他参数进行怎样的修改？ svtr的中文模型配置是默认4卡gpu训练，如果改变gpu个数或者batchsize，学习率需要和总batchsize（gpu num * batchsize）同比例缩放。其他参数不变

使用SVRT识别模型进行识别时，真实图片的文本长度超过了25，但是在配置文件max_text_length设置的是25，这个时候怎么办

> 为什么我使用四个卡一起训练机器就崩了？使用2个卡训练显示时间与单卡是一样的呢？/(ㄒoㄒ)/~~我不理解这个分布式训练可以单独提个关于多卡训练的issue，说明环境配置以及详细的报错信息

使用SVRT识别模型进行识别时，真实图片的文本长度超过了25，但是在配置文件max_text_length设置的是25，这个时候怎么办

> 您好，SVTR论文中对于中文数据集，设置的max_length为40，但是代码中设置的是25，请问哪个为准？请使用下载模型时配套的配置文件，configs/rec/rec_svtrnet_ch.yaml不是svtr论文的配置文件

使用SVRT识别模型进行识别时，真实图片的文本长度超过了25，但是在配置文件max_text_length设置的是25，这个时候怎么办

> 请问大佬PP-OCRv3对SVTR的什么改进才使得其支持不定长的输入呢？看了论文好像完全没有提到这块，是不是和模型yml文件里的SARHead部分有关系？有没有相关资料可以参考学习一下的，感谢大佬时间！参考 #7555 和https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7104#issuecomment-1206002780

SVTR 轉 onnx 後，inference 的結果變成空字串

请参考该issue的解决方案 #7634

SVTR 轉 onnx 後，inference 的結果變成空字串

我这里测试导出onnx，导出后预测正确。 paddle2onnx, onnxruntime均是latest version。 e.g. ```shell python tools/export_model.py -c configs/rec/rec_svtrnet_ch.yml -o Global.pretrained_model=./svtr_ch_high_accuracy/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/svtr_ch ``` ```shell python tools/infer/predict_rec.py --image_dir='./doc/imgs_words/ch/word_1.jpg' --rec_model_dir='./inference/svtr_ch/' --rec_algorithm='SVTR' --rec_image_shape='3,32,320' ``` output: ```shell grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please...