feifaxiaoming

def init_session(self): self.savedir = self.conf.get("FILE_DATA").savedir self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) # 生成saver # create the session gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) self.sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) # sess = tf.Session() # 没有模型的话，就重新初始化 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) ckpt = tf.train.latest_checkpoint(self.savedir)...

我是运行完成了120次之后的，您是运行到100次就手动停止了吗

没有，我也是用GPU训练的，然后训练完事直接用GPU测试的 ，测试的是用 wav_files = ['D:\\音频相似度文档\声音相关的模型\\Chinese-speech-to-text-master\\A11_1.wav'] txt_labels = ['北京 丰台区 农民 自己 花钱 筹办 万 佛 延寿 寺 迎春 庙会 吸引 了 区内 六十 支 秧歌队 参赛'] words_size, words, word_num_map =...

我第二次重新训练，训练了两步结束kill掉，也是不行，报同样的错误，上网查说是张量错误，您运行测试代码的时候是没有问题的吗

用您这个链接中：https://pan.baidu.com/s/1skGXz8x#list/path=%2F。 提供训练好的模型，然后去测试报同样的错误。所以，您看看是不是您test中的调用应该修改什么东西啊？谢谢了

@crazygirl1992 自己训练的模型也是可以的，但是你测试的时候，训练的模型是什么样的，就得用什么测试，因为作者提供的代码那里面的张量是根据训练时候的文字数量去定的，固定死了，所以你只要换成子的就报错了。

 把coco.py中的对应位置，修改成截图右边的就好了

您这个就是单独用于识别的是吧，但是您这个识别之前，也需要检测啊 ，检测的位置信息，不在这个代码中体现吗？

还是有点没懂，识别前不需要检测，那检测完，怎么把标签挂到对应的位置上呢

明白了，谢谢