char-cnn+torch+ubuntu16.04(RNN) 安装过程

本文详细介绍了如何在Ubuntu16.04环境下安装Torch7,并配置Char-CNN模型所需的各种依赖。首先通过命令行安装Torch及其依赖项,接着解决安装过程中可能出现的问题,如cmake未找到等。最后,利用luarocks安装额外的Torch包,确保Char-CNN能够顺利运行。

char-cnn+torch+ubuntu16.04(RNN) 安装过程

1. 搭建Torch 环境

1.1 安装Torch7 的依赖项

# in a terminal, run the commands
curl -sk https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash

cd ~/torch; ./install.sh

安装成功的标志是最后显示“==> Torch7’s dependencies have been installed ”

1.2 安装 torch distribution

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch; ./install.sh

注:安装过程出现以下问题:

1.  ./install.sh: line 59: cmake: command not found

意思就是cmake 命令程序没有安装,执行命令

sudo apt install cmake

安装,安装成功后继续 cd ~/torch; ./install.sh 命令。

2.  
error: RPC failed; curl 56 GnuTLS recv error (-9): A TLS packet with unexpected length was received.
fatal: The remote end hung up unexpectedly
fatal: early EOF
fatal: index-pack failed
fatal: clone of 'https://github.com/torch/cutorch.git' into submodule path 'extra/cutorch' failed

这个报错,原因可能是网络的原因,切到你安装torch 的目录下重新安装:

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive

直到成功安装,然后继续cd ~/torch; ./install.sh

编译程序
执行下列命令,使得安装过程中被更改的PATH生效:

source ~/.bashrc

执行下列命令查看torch 是否安装成功:
$th
这里写图片描述

出现上图图片中的内容表示torch安装成功。

1.3 卸载torch

如果不使用torch,可以使用下列命令卸载:

rm -rf ~/torch

可以使用luarocks命令安装其他的torch包

$ luarocks install image
$ luarocks list

至此Torch 环境 搭建完成

2. 运行char-cnn

2.1 安装必要的包

$ luarocks install nngraph 
$ luarocks install optim
Faster R-CNN与CRNN结合在字符处理方面有一定的应用。Faster R-CNN算法主要由数据集image input(对测试图像的提取)、RPN候选框提取(对测试图像的特征进行分析提取)、Faster R-CNN检测目标部分构成[^2]。其在字符处理里可用于定位图像中的字符区域,通过分析图像特征,提取出可能含字符的候选框,实现对字符位置的检测。 而CRNN主要用于处理序列数据,结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),CNN提取序列中的局部特征,RNN捕捉序列中的上下文关系,适用于处理不定长度的序列数据,可用于字符识别任务,将定位到的字符区域进行识别[^1]。 两者结合时,Faster R-CNN先对图像进行处理,定位出字符所在的区域,然后将这些区域的图像数据输入到CRNN中进行字符识别,实现从图像中定位字符区域并准确识别字符的完整字符处理流程。 ```python # 以下为简单示意代码,并非完整可运行代码 # 假设已经有训练好的Faster R-CNN和CRNN模型 import torch # 加载Faster R-CNN模型 faster_rcnn_model = torch.load('faster_rcnn_model.pth') # 加载CRNN模型 crnn_model = torch.load('crnn_model.pth') # 输入图像 input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 使用Faster R-CNN进行字符区域定位 with torch.no_grad(): detections = faster_rcnn_model(input_image) # 提取检测到的字符区域图像 character_regions = [] for detection in detections: # 这里简单假设detection含了字符区域的坐标信息 x1, y1, x2, y2 = detection['boxes'][0].tolist() region = input_image[:, :, int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)] character_regions.append(region) # 使用CRNN对字符区域进行识别 for region in character_regions: with torch.no_grad(): recognition_result = crnn_model(region) print(recognition_result) ```
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