CRNN——pytorch + wrap_ctc编译，实现pytorch版CRNN
文章目录
- 简介
- CTC网络的输入
- CTC网络的计算过程
- CTC网络的输出
- pytorch安装
- warp-CTC安装
- Bug解决
- References
简介
CTC可以生成一个损失函数，用于在序列数据上进行监督式学习，不需要对齐输入数据及标签，经常连接在一个RNN网络的末端，训练端到端的语音或文本识别系统。CTC论文
本文主要是讲解用wrap_ctc来实现pytorch版本的CRNN的环境配置过程，用其来进行OCR端到端文本识别。（注：wrap_ctc是百度开源的一个模块，需要自己编译使用。在pytorch 1.0中，自带了CTC loss，用pytorch 1.0的话可以不用编译这个wrap_ctc）
CTC网络的输入
CTC网络的输入是一个样本（图像）经过网络（一般是CNN+RNN）计算后生成的特征向量（特征序列），这部分可参考CRNN论文。
特征序列里各个向量是按序排布的，是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的，可以设置区间的大小（宽度），宽度越小，获得的特征序列里的特征向量个数越多，极端情况下，可以设置区间宽度为1，这样就会生成width（图像宽度）个特征向量（作为后续RNN的输入）。
将CNN产生的一系列（假设为width个）特征序列作为后续RNN（在CRNN中用的是Bi-LSTM）的输入，可以得到一个width维的概率矩阵，这个概率矩阵就可以作为CTC的输入，用来计算CTC loss。
CTC网络的计算过程
CTC网络的计算是为了得到特征序列最可能对应的标签对象，对语音识别是一段话，对文本识别是一段文字。
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计算特征序列里每个特征向量（共N个）分别对应的n个可能结果的概率。如果当前的特征向量的预测结果不在样本标签列表里，就置预测结果为blank空格或下划线。计算结果从一个N维的特征序列，得到一个N×n的概率矩阵（就是上面所说的）。
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计算上述预测的N×n的概率矩阵的所有可能结果的概率，中间涉及到去除重复字母和blank的操作。N个n维的特征向量（即N×n的概率矩阵）对应的所有可能的结果有 N n N^{n} Nn个，涉及到组合学，计算所有可能概率的成本会很高，但是CTC运用了动态规划（前后向算法，这部分推荐看一下HMM）以大幅降低计算的复杂性。
CTC网络的输出
对识别过程，取出最大概率对应的结果作为识别结果输出;
对训练过程，取最大概率对应的结果跟真实标签之间的差异（计算编辑距离等方法），作为训练Loss，反向传输给前端网络。
CTC计算过程示意图：
pytorch安装
默认你会了。。。
warp-CTC安装
首先我用的是环境是python 3.6，pytorch 1.0.1，起码这个版本是没有问题的。
参考crnn-train-pytorch，这个就是官方的教程，这部分github上的教程没有问题，如果出现错误，可以去Issues中看一下有没有相同错误，我当时安装的时候也是出现了错误，在issues里面找到了答案，出问题一定要去看一下。下面我贴几个我编译时出现问题，然后找到的答案，希望能帮到大家。
- https://github.com/SeanNaren/warp-ctc/issues/101
- https://github.com/SeanNaren/warp-ctc/issues/76
- https://github.com/baidu-research/warp-ctc/issues/49
每个人遇到的问题可能不一样，上面仅供参考，相信出问题issues里面大概率会有解决办法的。
注：上面第三个链接是原版wrap_ctc里面的Issues，这里面也可能有解决问题的答案。
warp-CTC是百度开源的一个可以应用在CPU和GPU上高效并行的CTC代码库，对CTC算法进行了并行处理。
warp-CTC安装：
git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git
cd warp-ctc
mkdir build; cd build
cmake ..
make
cd ../pytorch_binding
python setup.py install
添加环境变量：
vim ~/.bashrc
export WARP_CTC_PATH=/home/xxx/warp-ctc/build
验证pytorch中warp-CTC是否可用GPU例子：
cd /home/xxx/warp-ctc/pytorch_binding/tests
python test_gpu.py
若输出下列内容，则代表warp_ctc编译安装成功：
或：
import torch
from torch.autograd import Variable
from warpctc_pytorch import CTCLoss
ctc_loss = CTCLoss()
# expected shape of seqLength x batchSize x alphabet_size
probs = torch.FloatTensor([[[0.1, 0.6, 0.1, 0.1, 0.1], [0.1, 0.1, 0.6, 0.1, 0.1]]]).transpose(0, 1).contiguous()
labels = Variable(torch.IntTensor([1, 2]))
label_sizes = Variable(torch.IntTensor([2]))
probs_sizes = Variable(torch.IntTensor([2]))
probs = Variable(probs, requires_grad=True) # tells autograd to compute gradients for probs
cost = ctc_loss(probs, labels, probs_sizes, label_sizes)
cost.backward()
print('PyTorch bindings for Warp-ctc')
Bug解决
到此整个CRNN的运行环境基本已经配置完毕（还需要安装一个lmdb，pip install lmdb即可），在编译wrap_ctc的时候可能会出一些莫名奇妙的Bug，这部分还是推荐先去Issues里面找答案。像这么成熟的模块，Issues里面基本已经包含所有常见错误了，其他有问题欢迎大家多交流，共同进步~
References
- https://github.com/SeanNaren/warp-ctc
- https://github.com/baidu-research/warp-ctc
- https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80199722