datamanager.py

[yogixRush]

在def __generate_all_train_batches(self)里面，
batch_dt = sparse_tuple_from(
np.reshape(
np.array(raw_batch_la),
(-1)
)
)
这样会报错： int型没有len属性
改成
batch_dt = sparse_tuple_from(
np.array(raw_batch_la)
)
就能训练了，但训练非常非常慢，10小时loss没有任何降低

[Qzhaohong]

@Belval
I met the same issue, is above change from @yogixRush right ?

[Belval]

Can any of you give me his configuration and the format of your training samples?

On my Ubuntu 18.04 machine with python 3 this does not cause any issues.

[jabgle]

我跟你改了，还是报这个错啊

[ZhangSibo9972]

我也遇到了这个问题。最后查出来是numpy.array()函数的原因。源码里是64个图片一组送进去的，但是特殊情况下如果64张图片的word标记的长度是一样的，numpy.array()的转换结果可能变成1维，进而引起这个错误。增加batch_size（我从64改到128）似乎可以解决这个问题，不过治标不治本。或者尝试进入sparse_tuple_from函数里，在utils.py第16行：
for n, seq in enumerate(sequences):
将sequences替换为sequences.base不知道能不能解决问题。

[buyanfangqi]

你好，最后是怎么解决的呢？

[LW-CVer]

我的是输入数据一样长，所以将传入的sequences再做一次维度变换就好了（因为有时候sequences是一维的数据）