Yang Chenguang
Yang Chenguang
神奇了，你在这机器上面用keras跑过别的程序吗，之前没问题吗
https://stackoverflow.com/questions/45068243/how-to-check-if-keras-tensorflow-backend-is-gpu-or-cpu-version https://stackoverflow.com/questions/50347159/keras-does-not-use-gpu-how-to-troubleshoot 网上再查查吧，这个问题我还真没遇到过
训练集都是白底黑字的样本，想识别黑底白字得加入相应样本，如果你的场景只是黑底白字就把样本做个黑白反转再训练
恩，是的
这个不太正常，效率和cpu差不多
经过densenet卷积后提取的特征数是width/8个
CTPN是用来定位图片中的文本的
可以改其他尺寸，训练过程保证尺寸统一就行
加了blstm或bgru后收敛会比较慢，predict时也会变慢，训练时val loss基本差不多，实际应用效果也不多，所以我没有加 如果要加只需改densenet.py中的dense_cnn函数，在最后的dense层前加几行代码，例如加两层blstm： ``` Bath from keras.layers import Bidirectional, LSTM rnnunit = 256 x = Bidirectional(LSTM(rnnunit, return_sequences=True, implementation=2), name='blstm1')(x) x = Dense(rnnunit, name='blstm1_out', activation='linear')(x) x = Bidirectional(LSTM(rnnunit, return_sequences=True, implementation=2), name='blstm2')(x)...
@phybrain acc达到多少？数据怎么生成的，学习率多大？