banbsyip

> 好的，非常感谢 tensorflow是否是GPU版本？

> 我是做了是做了一个识别 0-9 A-Z 用 20万张图片识别 用 text-render 生成图片 准确率一直是0 能否交流下？您那边怎么做的？我想借鉴下。要不加下微信？ 我这才开始研究如何迁移学习，我的图片是特定场景的图片。关于如何实现修改模型的最后一层和训练还有些不明白，在网上找了一些关于介绍如何迁移学习的，但理解的不是很透彻。我这是从头训练的识别率90%，我微信：bbsyip，希望能互相学习。

> 请问一下，如果把char_std_5990.txt中的一些不常用字替换为自己的符号，然后在已经训练好的densenet+ctc模型上再训练，预期效果会如何呢？不知道有没有人尝试过呢？ 估计不行，首先你得改两个文件char_std_5990.txt和keys.py的内容，两个文件内容要一致，还得把你的训练样本标签更改，还不如自己重新训练呢

> 没看懂啥问题。使用[shibing624/macbert4csc-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese) 不行么 我是想复现下在SIGHAN2015数据集训练的模型能不能达到github上说的效果，结果训练以后效果差好多，而且不是很清楚如何在已有模型上继续训练，还有[shibing624/macbert4csc-base-chinese]模型在哪里能下载，刚才看了下你发的链接，上面有个409M模型文件就是这个模型吧

> 没看懂啥问题。使用[shibing624/macbert4csc-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese) 不行么 还有一个问题，就是[macbert4csc-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese)里并没有ckpt文件，在运行infer.py不会对预测有影响吗？

> 不会 我这边用自有的asr语音文本，训练的结果recall和acc都是4.1%，很不解为什么这么低，也暂时找不到问题出在哪

> 看下case查原因呗。 > > 1.自有数据一般量小质量高，一般需要补充 https://github.com/shibing624/pycorrector#Dataset 数据，样本量大，模型拟合充分； 2. 查badcase分析下原因，check下样本数据集是否有错误的，有就改下。 3. 如果训练样本少，直接用规则搞更方便。 我这边是客服语音asr转文本后纠错，量比较大，我训练数据train只用了10万条，用阿里的asr和内部的asr数据，用阿里的asr作为label，之前是致用不一致的错误数据作为train，test，vlid数据，现在加入了一致的数据到三个数据集中，170万条数据，错误语句和正确语句比例为7:10

请问下，这个GitHub项目里有你说的那个迁移学习的代码吗？我找了半天也没找到，如果有的话请告知一下文件路径，谢谢

> 可以，设置 BERT_CKPT 为 shibing624/macbert4csc-base-chinese 即可。 我这边在train_macbert4csc.yml将BERT_CKPT: "hfl/chinese-macbert-base"改为了shibing624/macbert4csc-base-chinese ，但是train。py报错： load model, model arch: macbert4csc Traceback (most recent call last): File "/datasdc_3421/asr/ubuntu20.04/espnet/tools/anaconda/envs/yi/lib/python3.7/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1752, in from_pretrained user_agent=user_agent, File "/datasdc_3421/asr/ubuntu20.04/espnet/tools/anaconda/envs/yi/lib/python3.7/site-packages/transformers/utils/hub.py", line 292,...

> I misunderstood your question/problem setting. No, you don't need to remove nodes with only 1 neighbor. If the degree of a node is less than the max degree then...