Gang Dai

把store_type的值改成img，重新生成一次就好

测试集总共是60个书写者，每个书写者3755个字符，总共20多万数据，并且transformer在inference过程中是无法并行解码的，所以生成完整的测试数据是比较慢的。如果只是想跑起来试试，每个书写者生成一部分数据即可，设定``--sample_size=500``时，大概``20``多分钟即可生成完毕。

> 看到生成文字了，这些图片名前缀数字是代表什么 数字代表测试集书写者的ID

> test.py generates images that all seem to have the same font. How can I modify the input data to generate other fonts? In addition, is there a specific division...

你的pytorch是GPU版本的嘛？我怀疑你用的是CPU在跑模型，所以跑起来很慢

感谢你对本项目的关注～ - 1. 不需要重新训练了，直接把自己写的文字上传就行，关于如何生成自己的字体，最近我会上传一个详细的教程。 - 2. pretrained_model的文件我们提供了两种百度网盘和谷歌云端硬盘两种下载路径，你下载到本地，然后填入本地存储路径就好。 - 3. 我们生成的字体有两种形式，在线轨迹和png图片两种格式。目前代码默认是生成png图片，如果想要转换成字体文件，直接百度关键词“png图片转成ttf格式字体”即可。

代码中模型和数据都默认执行了``.to('cuda')``。或许运行的时候指定下GPU能够解决这个问题，使用如下指令： ``CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py ...``

那可能是环境的问题。我是在``RTX 3090``上跑的，软件环境如下: ``` python 3.8 pytorch 1.8 easydict 1.9 einops 0.4.1

理论上，只要有对应的数据都可以训练。需要采集小篆的图像和对应的书写轨迹。然后等训练完毕，使用过程中就只需要输入图片就可以使用了。

> > 那可能是环境的问题。我是在`RTX 3090`上跑的，软件环境如下: > > ``` > > python 3.8 > > pytorch 1.8 > > easydict 1.9 > > einops 0.4.1 > > ``` > > 请问你的 显卡是那个型号的...