修改batch size

[xxxxxxxiao]

你好！ 我想请问下为什么修改batch size之后报tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Not enough time for target transition sequence (required: 4, available: 3)1You can turn this error into a warning by using the flag ignore_longer_outputs_than_inputs
这个错误？
谢谢

[shawnh2]

原因是标签(Label)的长度比序列(Sequence)长度要大了。可以在报错函数中设置参数 ignore_longer_outputs_than_inputs=True， 之后这类数据的损失会自动返回0，报错也就消失了。你是在训练哪个模型的时候遇到的错误？CRNN还是EAST？

[xxxxxxxiao]

CRNN。 这样做的话会不会影响梯度下降呢？

[shawnh2]

影响不大

[xxxxxxxiao]

貌似找到原因了。
val_gen = DataGenerator(val_list, img_size, down_sample_factor, batch_size, max_label_length)
crnn_blstm_ctc.py中这一行的down_sample_factor, batch_size这两个参数位置颠倒了。。

[shawnh2]

好的，找的问题就好

[xxxxxxxiao]

能否问下你最后loss大概是多少？我改batchsize=64训练后测试集loss大概在0.77，但是demo输出的结果都是‘00’或者‘40’这种。不知是哪里操作不对？

[xxxxxxxiao]

我把你训练的模型加载后再训练，一开始出来的loss很高，请问有没有可能是loss的计算方式有问题？

[shawnh2]

损失函数应该不存在问题，降低batch_size试试。

[xxxxxxxiao]

验证集降到16，应该是跟你训练的时候一样啊。。不知道为什么val loss还是那么高。。。

[gitTaner]

你好，我用楼主的训练集，进行rcnn模型训练，没改训练参数，直接进行训练，val_loss一直上升，训练到20个epochs左右的时候val_loss还是30左右val_acc接近于0，请问可能哪里出了问题？
楼主训练的rcnn用的参数是最新更新的版本吗？batch_size, aug_num等用的是什么值呢？
希望楼主不吝赐教

[shawnh2]

参数还是源码中的没有更改。你可能训练的数据集不对，请确保是卡号的数据集而不是银行卡的。

[gitTaner]

我使用的平台的Windows，,使用的数据集是楼主银行卡号的数据集，下面是第15个epochs训练完的记录。我是加载楼主的模型继续训练的，aug_number=5,我想测试下楼主模型的在验证集的准确率，结果也是0。在compile 的时候添加了metrics=['accuracy'].
想问下楼主的val_loss训练的时候能达到多少？

281/281 [==================] - 128 455ms/step -loss:0.8534 -acc:0.5514 - val_loss:43.6632 - val_acc:0.0000e+00

[shawnh2]

多谢反馈，crnn部分代码已做更新，参照readme的crnn训练方法训练即可

[gitTaner]

多谢反馈，crnn部分代码已做更新，参照readme的crnn训练方法训练即可

1 新版本代码跟预训练模型不匹配，模型没有更新，要运行demo需要把cfg中的numclass 改为10才行
2 训练代码跑了一晚上，增强系数30，到38个epochs，loss 18左右，val_loss貌似还是不降，30几，然后val_acc一直为0

[shawnh2]

多谢反馈，crnn部分代码已做更新，参照readme的crnn训练方法训练即可

1 新版本代码跟预训练模型不匹配，模型没有更新，要运行demo需要把cfg中的numclass 改为10才行
2 训练代码跑了一晚上，增强系数30，到38个epochs，loss 18左右，val_loss貌似还是不降，30几，然后val_acc一直为0

反馈问题已提交commit，更新代码。

1. 新版本模型比原来的新增了空格识别，也就是NUM_CLASSES+1了.
2. 新版本模型不要在原来模型基础上训练，可尝试从头训练或在README crnn部分下载预训练网络
3. 新版本模型可以尝试增大aug_nbr、降低batch_size、增大验证集(validation_ratio)来提升训练性能

[gitTaner]

新版本的val_loss训练过程中正常了，与loss趋势基本一致，但是我有几个疑问还请楼主帮我解惑一下
1 老版本的num_class 没有+1,类别为11，那模型是如何识别空格呢与结束符的呢？
2 新版的空格'_'用10填充，未满26位的字符也用10 append，由于我训练还没结束，猜测到时预测出来的结果会是形如eg 【1233_1511_2189_8745___________】吗？
3 老版本的val_loss不下降是因为没有加1导致的吗？
问题实在有点多，我好疑惑啊，o(╯□╰)o，如果大神能帮忙解答一下太棒了

[shawnh2]

1. 老版本并不能识别卡号中的空格（也就是_），在预处理部分将它去除掉了，所以num_classes=10+1 并没有问题，而新版支持，故为12
2. 不会出现末尾未满26位填充 _ 的情况，数字中间有空白区域会。你可以拿预训练网络实验一下，除了最后几位因训练不足因素没有识别出，其它表现还算乐观
3. 老版的模型本身并没有太大问题，而是我在数据预处理时的失误。也感谢你问题的提出。