基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别(文本检测：CTPN，文本识别：DenseNet + CTC)，在使用自己的数据训练这个模型的过程中，出现如下错误，由于问题已经解决，当时的出现的问题又没有截图保存，错误又不好复现，所以只能在网上找一张截图下来。

经过查找相关资料，都是说CTC在计算loss时要求输入序列长度不小于标签长度，但是不太懂这句话啥意思。

最终在https://github.com/YCG09/chinese_ocr/issues/15这个链接下和下面这个图片发现了灵感，错误的原因就是训练数据集的label的长度太长了，导致出现loss:inf错误

　　

解决方法：首先在/train/train.py文件下改下这行代码(不一定需要和下方对应)

maxlabellength = 10

然后自己把训练数据集里面label长度大于10的数据删掉(有可能不一定都是10，主要是我这个数据集把label长度大于10的数据删掉对整个数据集影响不大)。这样就不会报错了，如下所示。

如此，问题成功解决。

W tensorflow/core/util/ctc/ctc_loss_calculator.cc:144] No valid path found 或 loss:inf的解决方案的更多相关文章

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    W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 ...

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    -- ::] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA ...

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  9. I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 问题

    临时解决版本进入python后只需下面命令 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

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