在caffe的容器使用warpctc的代码
环境：
ubuntu18.04, 4GPU， 已经安装了nvidia-docker， 下载了caffe的gpu版本docker
docker的安装，以及gpu版本的nvidia-docker的安装可以参考链接
https://blog.csdn.net/Diana_Z/article/details/100011628
https://blog.csdn.net/Diana_Z/article/details/97376691
1、ctc
（1）下载ctc并安装ctc
因为caffe的官网docker中caffe的文件夹在/opt/目录下，所以我们将之后的ctc以及warptct-caffe的文件也放在这里。
参考：https://blog.csdn.net/qq_26819733/article/details/53608308
git clone https://github.com/baidu-research/warp-ctc.git
cd warp-ctc
mkdir build
cd build
cmake ..
make
2、测试ctc是否可用
查看/build/文件，可以看到里面有test_cpu和test_gpu，如果是cpu编译，那就只有_cpu
之前使用cpu的时候出现的一个错误，提示找不到so文件
所以这次使用gpu的时候先复制，再测试
cp libwarpctc.so /usr/lib/
./test_gpu
2、warpctc-caffe
（1）下载代码
caffe的官方docker里面已经有caffe的代码了，但是因为我特别需要的是ctc层，所以下载了下面这个地址的caffe代码
caffe中的最新代码在makectc的时候有可能会产生问题，需要使用专门版本的caffe。
参考：https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/77040448
git地址：https://github.com/xmfbit/warpctc-caffe
git clone --depth=1 --recursive https://github.com/xmfbit/warpctc-caffe.git--depth=1 只下载当前最新的版本
--recursive 下载子文件
（2）将编译好的ctc的include和src里面的文件放到相应位置覆盖原来的文件
我试过，不覆盖也可以编译，没有出现什么问题
将warp-ctc里面编译好的include放到warpctc-caffe/include/caffe/3rdparty里面
cd warp-ctc/include/
cp -r contrib/ /opt/warpctc-caffe/include/caffe/3rdparty/
cp -r detail/ /opt/warpctc-caffe/include/caffe/3rdparty/
cp ctc.h /opt/warpctc-caffe/include/caffe/3rdparty/
将warp-ctc里面src里面的文件放到warpctc-caffe/src/caffe/3rdparty/
cd ../src/
cp * /opt/warpctc-caffe/src/caffe/3rdparty/
（3）make整个caffe
参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
cd warpctc-caffe/
cp Makefile.config.example Makefile.config
#修改Makefile.config 文件
make all
修改Makefile.confin的GPU/CPU
如果可以直接在容器中vim打开，那就直接打开
如果不可以，我就直接复制出来，然后再改好再传回去
CPU修改
GPU修改
make all的时候其实就是为了生成一个*.o文件，我下面出现的连个报错都是因为在生成.o文件的时候没有找到c++代码里面的头文件，只要确保路径找到，然后成功生成层的编译文件.o就可以。
并且，在make all的过程中发现，如果make到一半报错，修改之后再次make是会从报错的点开始的。
（4）make过程中报错
1、hdf5
src/caffe/layers/hdf5_output_layer.cpp:3:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:580: recipe for target '.build_release/src/caffe/layers/hdf5_output_layer.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/layers/hdf5_output_layer.o] Error 1
参考：https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/52037121
2、ctc
src/caffe/3rdparty/ctc_entrypoint.cpp:5:17: fatal error: ctc.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:581: recipe for target '.build_release/src/caffe/3rdparty/ctc_entrypoint.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/3rdparty/ctc_entrypoint.o] Error 1同上，在Makefile.confin文件中修改，将/opt/warp-ctc/include加入到这行的末尾
3、关键字"__shfl_down"的错误
参考：https://blog.csdn.net/Diana_Z/article/details/100021952
（5）继续make
make test
make runtest
配置文件
solver
net: "./examples/warpctc_captcha/lstm_ctc.prototxt"
//网络模型文件
test_iter: 156
//测试图片一个epoch需要的step个数
//我使用测试数据10034，batchsize=64，
test_interval: 500
//测试间隔，每训练500次，一次测试
base_lr: 0.0001
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
//学习率以及相关参数
stepsize: 25000
//
display: 500
//每训练500次，在屏幕上显示一次。如果设置为0，则不显示。
max_iter: 50000
//最大迭代次数。这个数设置太小，会导致没有收敛，精确度很低。设置太大，会导致震荡，浪费时间。
momentum: 0.9
//上一次梯度更新的权重
weight_decay: 0.0005
//权重衰减项，防止过拟合的一个参数
snapshot: 500
//快照。将训练出来的model和solver状态进行保存，snapshot用于设置训练多少次后进行保存，默认为0，不保存。
snapshot_prefix: "./examples/warpctc_captcha/model/lstm_ctc"
//模型保存地址
solver_mode: CPU
//cpu训练还是gpu训练
clip_gradients: 5000