机器学习之CTPN

今天在服务器上搭建CTPN的训练环境，问题可谓是一个接一个，整得我整个人都不好了，所以写这篇文章一是记录一下，二是希望自己的踩坑经验能帮到大家，废话不多说，开整！

先说一下我的配置，cuda10.0，tensorflow1.13（至于我的tensor为啥用1.13这个是由于我的cuda版本限制的，关于tensorflow和cuda版本的对应关系大家可以参考这篇文章https://blog.youkuaiyun.com/qq_35451572/article/details/92772749）
其他的都是按照ctpn技术文档里的版本来的，为了方便环境移植啥的，个人建议，ctpn的环境搭建最好在conda中的虚拟环境中进行。
按照技术文档中的setup中的requirements安装好对应版本的tensorflow，cython，opencv-python还有easydict然后执行shell中的代码（切记一定要在对应目录中执行，要不然很麻烦）如果执行过程中发生了报错就打开setup.sh文件，然后把所有指令一条一条的输入到终端里，如果你是使用显卡而且比较懒的话，那个paramenters可以直接略过，到了demo这一步，执行demo会发现
出现这个情况那就安装pillow（pip install pillow）
再次执行又出现新的问题
安装PyYAML（pip install PyYAML）

安装完毕以后就可以成功运行demo了

接下来是训练的过程，还是按照技术文档来，prepare data，首先下载预训练模型把它放到data/pretrain/VGG_imagenet.npy中
然后调好split_label.py中的参数，保证能够找到训练数据进行数据处理，继续按照文档执行
到了 ln -s TEXTVOC VOCdevkit2007这一步了，将TEXTVOC从prepare_training_data复制到data中，然后将data中的VOCdevkit2007删掉，然后执行ln -s TEXTVOC VOCdevkit2007
执行训练脚本，发现又出问题了

再装 pip install scipy

接下来重头戏来了

出现这个问题需要更改的是/ctpn/lib/fast_rcnn/train.py这个文件，将第74行的log_image = gen_logging_ops._image_summary(log_image_name, tf.expand_dims(log_image_data, 0), max_images=1)改成log_image = gen_logging_ops.image_summary(log_image_name, tf.expand_dims(log_image_data, 0), max_images=1)就ok了，就多了一个_很坑爹

然后接下来问题继续

执行pip install numpy==1.16.2就可以快乐de训练了
ctpn/lib/fast_rcnn 134 后面加一个, end=‘_’

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更新一个新的报错

这个错误处理方法简单,降低numpy版本到1.16.2