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验证码识别
`loss_out = Lambda(ctc_lambda_func, output_shape=(1,), name='ctc')()` 或者是说如何加载保存的.h5模型呢 `models.load('model.h5') ` 是有问题的 当然demo里面的 `model.load_weights` 肯定是可以的
使用过程中发现，代码里面需要提前定义训练集图片的大小（width，height），即训练集的图片像素必须统一，这样导致模型泛化能力很弱，不能预测其他像素的图片
报错是这样的： ValueError: Unknown loss function:《lambda》 然后我改成这样 model = load_model(os.path.join(KERAS_MODEL_PATH, 'cnn.h5'), custom_objects={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}) 还是报错，求解。谢谢 如果我想把训练好的模型保存下来，并做成一个服务，你这个模型改怎么保存啊？
import tensorflow as tf import tensorflow.keras.backend as K config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) K.set_session(sess) 这段代码 tensorflow2.0要怎么改
请问如何纠正以下报错？ 谢谢！ ``` InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 262144 values, but the requested shape requires a multiple of 2560 [[node model/flatten/Reshape (defined at /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/core/flatten.py:96) ]] [Op:__inference_train_function_4235] ```
我拉了master代码，但是和readme不太一样用的是pytorch，就点了个执行，训练完了，生成了一个ctc3.pth。然后就有点迷了，不太会python，如何能测试呢？有好心人讲解下么
 使用较小图片的图片识别度不行，就像上面这种 放大了也是一样，最好提供预训练模型，在配置稍微低一点的显卡上训练了接近10个小时，太浪费时间了
我更改了CaptchaDataset 的 __getitem__ 改成读取某个文件夹里的图片 用来测试没问题 但是当用来训练的时候  就会报错 因为之前并没接触过这个 所以可能问题描述的不是很清楚 希望有空的时候解答一下
背景： 楼主程序改动了两处，识别率可达到96%（因笔记本电脑性能，训练不到10个epoch）。 characters = string.digits + string.ascii_uppercase n_class = len(characters) x = Dense(n_class, activation='softmax')(x) 改为： x = Dense(n_class+1, activation='softmax')(x) out = K.get_value(K.ctc_decode(y_pred, input_length=np.ones(y_pred.shape[0])*y_pred.shape[1], )[0][0])[:, :4] 改为： out = K.get_value(K.ctc_decode(y_pred, input_length=np.ones(y_pred.shape[0])*y_pred.shape[1],...
