Lebron-Harden

最近在做古籍识别，用到了paddleocr中的attention部分作为序列预测部分，但是碰到了一个问题： 在attention的decoder部分，如果将前一时刻decoder的输出作为当前时刻的输入，模型训练效果很差，收敛很慢，准确率上不去；但是如果将前一时刻的真实标签作为当前时刻的输入，模型收敛速度直接起飞，很快训练准确率就到1，但是预测准确率一直是0，似乎是这样做直接把真实标签作为了训练模型的输入，导致模型根本没有得到训练。 但就我个人对seq2seq模型的理解，在训练时将前一时刻的真实标签作为当前时刻的输入，应该是更容易将模型往理想的方向训练，更容易收敛，模型理应训练得更好，但是出现了预测准确了一直为0的情况。我真的很困惑，不知道大佬是否可以解决一下我的疑问。

求问ser_dict_path是什么

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rt，想用ser和re的推理模型进行关键信息提取，但是参数里面有一个ser_dict_path不知道是什么，没有找到这个东西，也没有哪里有说明，求大佬解惑。

 rt，不太明白这里的pred和pred_id分别是什么意思，然后这里的pred是“'”，结果就在下面报了keyerror、  跑的是ser+re模型，单独跑ser模型是没有问题的，但是我参数设置都是按照文档里面来的，不知道为什么会报这样的错误。

按照教程在linux x86平台下编译适用于arm linux的库，结果编译出来的安装包是x86_64的

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如题，我的--arch参数是设置的armv8，然后--with_python=ON，结果编译出来的python的wheel文件是x86_64的，求问这是哪里出问题了？ 

Currently I'm doing research on car window dection and I have tried this project. Results are not good. So i'm wondering using my own car window images to finetune the...

paddleOCR能够识别这种双层车牌吗？

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 如题，最近在做车牌识别任务，这种双层的车牌我试过了paddleOCR给的推理模型，发现并不能正确识别，不知识别算法能够处理这种双行文字识别吗？在训练数据中加入这种是否可以识别呢？

C++11新标准，智能指针代码实现的构造函数应该声明为explicit的

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如题，这里构造函数应该声明为explicit的 

### 请提出你的问题 问题如图，使用命令python3 tools/eval.py -c configs/kie/layoutlm_series/re_layoutxlm_xfund_zh.yml -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy执行验证阶段，报了错，打印出来这个entities的维度是4，这里unpack只有三个参数，不知道是什么原因， paddlenlp 3.0.0b4 paddlepaddle-gpu 3.2.0 paddlex 3.3.8

### 请提出你的问题 问题如图，在自动下载transformers/layoutxlm_base/model_state.pdparams权重时，失败，后面训练无法推进，求解决