@xlvector
非常感謝您的熱心，問(wèn)題已經(jīng)解決了，是我自己粗心導(dǎo)致的。
端到端的OCR：LSTM＋CTC的實(shí)現(xiàn)前面提到了用CNN來(lái)做OCR。這篇文章介紹另一種做OCR的方法，就是通過(guò)LSTM＋CTC。這種方法的好處是他可以事先不用知道一共有幾個(gè)字符需要識(shí)別。之前我試過(guò)不用CTC，只用...
首次使用mxnet和warpctc，按照readme已經(jīng)成功編譯了mxnet和warpctc，編譯mxnet的時(shí)候也在config中去掉了warpctc的注釋。但是在運(yùn)行toy_ctc.py的時(shí)候，出現(xiàn)以下錯(cuò)誤：
Traceback (most recent call last):
File "toy_ctc.py", line 144, in <module>
symbol = sym_gen(SEQ_LENGTH)
File "toy_ctc.py", line 135, in sym_gen
num_label = num_label)
File "/home/deeplearning/mxnet/example/warpctc/lstm.py", line 78, in lstm_unroll
sm = mx.sym.WarpCTC(data=pred, label=label, label_length = num_label, input_length = seq_len)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'WarpCTC'
看上去可能是因?yàn)樵诰幾g的時(shí)候沒(méi)能夠把warpctc編譯到mxnet的原因，不知道是不是遺漏了什么步驟，還望指點(diǎn)。
謝謝。
端到端的OCR：LSTM＋CTC的實(shí)現(xiàn)前面提到了用CNN來(lái)做OCR。這篇文章介紹另一種做OCR的方法，就是通過(guò)LSTM＋CTC。這種方法的好處是他可以事先不用知道一共有幾個(gè)字符需要識(shí)別。之前我試過(guò)不用CTC，只用...
