测试效果很差

[luckydog5]

目前跑完2epochs，但是测试时的效果非常差，测了13张，模型输出全是错的。尤其是长序列，单词数目较多（大于2时），模型的输出非常差。

[koibiki]

我测了下mjsynth的valid数据，大概准确率在0.9左右。这个代码是eager模式写的，训练和测试必须在同种设备上运行，另外记着改一下 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 为自己的显卡号

[luckydog5]

主要是长序列问题：7，8个单词的那种，如果图中单词数目小于5个效果还行，在0.9左右，长一点的就不行，在训练时效果acc效果都很差。。。

[koibiki]

不过长序列确实没用了， 单词数量大于2就基本全错了，只能用来检测单个单词，另外有下划线也会导致全错

[koibiki]

你可以试一下把attention换成 self attention ，那样对长序列效果就会好很多，而且也不用用rnn单元了，模型也会小很多

[luckydog5]

ok, 🙏多谢。

[lmpan]

先用水平投影做单词分割再识别呢？看看效果如何

[Lanme]

建议这个加中文识别哦

[HIHIHAHEI]

File "E:\anaconda3\Anaconda3\envs\py_36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\network.py", line 854, in _run_internal_graph
for x, y, mask in zip(self.inputs, inputs, masks):
TypeError: zip argument #1 must support iteration

你好，我运行测试的时候报错，这个怎么改

[DreamRiverForever]

eager保存模型不通用有点坑，CPU不是要跑炸