tensorflow配置warp_ctc

warp_ctc是百度的加速ctc函数，

warp-ctc: https://github.com/baidu-research/warp-ctc

wjc写的这篇博客参照：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29133371/article/details/80407985

 他写比较多，而且安装的时候有点差异。

Anaconda 安装tensorflow参照官网即可。

环境：Ubuntu 16.04，tf 1.8, GPU

1：找一个位置，比如home目录，clone warp-ctc

git clone https://github.com/baidu-research/warp-ctc.git
cd warp-ctc

2:创建build目录（编译后文件所在目录）

mkdir build
cd build

3：编译

cmake ../ （../表示上级目录）
make

4：进入tensorflow_binding

cd tensorflow_binding

5:设置WARP_CTC_PATH（包含libwarpctc.so路径，编译后再build文件下可以找到），TENSORFLOW_SRC_PATH（tensorflow安装所在路径），CUDA_HOME（cuda根目录）(根据实际情况设置自己的path).在这里我用的是修改bashrc的方法。
比如我：

gedit  ~/.bashrc

然后添加环境变量：

export TENSORFLOW_SRC_PATH=/home/wujiacheng/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow（因为我tensorflow就装在这里）
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda"
export WARP_CTC_PATH=$HOME/warp-ctc/build$WARP_CTC_PATH

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我之前装cuda时是export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

把这个改成export CUDA_HOME="/usr/local/cuda" 不改导致后面生成了一个名字叫cuda的文件，后面执行setup.py install出现了

File exiting 错误，把那个文件删了，在把CUDA_HOME设置好就好了

因为之前创建了软链接，这样不会有错的，然后再

source ~/.bashrc

6，在tensorflow_binding 目录

执行setup.py

python setup.py install

7，安装成功，conda list显示已经有了warpctc-tensorflow 0.2

但是

import warpctc_tensorflow

报错:libgomp.so.1: version `GOMP_4.0' not found

解决：把ubuntu系统中

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ 这个目录下的libgomp.so.1和libgomp.so.1.0.0

这两个文件（或者所有带libgomp.so这个名字的文件）复制到

/home/wjc/anaconda3/lib 这个目录下，选择替换

参照https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/78358279

https://blog.youkuaiyun.com/jiangpeng59/article/details/70213578

有些时候环境库或者环境变量配置好了，如果还没生效的话，就重新开个终端，

用了warpctc，感觉gpu的并没有提升多少，cpu的倒是快了蛮多

用gpu，warpctc和tensorflow自带的tf.nn.ctc_loss速度上感觉没什么差别

直接硬解lstm ctc问题，都很慢，还是得在lstm前面加cnn