在iOS上实现TensorFlow注意OCR

Question

我已成功训练（使用初始V3权重作为初始化）此处描述的注意OCR模型：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr并将生成的检查点文件冻结为图形。如何使用iOS上的C ++ API实现此网络？

提前谢谢。

Answer 1

根据其他人的建议，您可以使用一些现有的iOS演示（1，2）作为起点，但请密切注意以下细节：

1. 确保使用正确的工具“冻结”模型。 SavedModel是Tensorflow模型的通用序列化格式。
2. 模型导出脚本可以并且通常执行某种输入规范化。请注意，Model.create_base函数需要tf.float32形状的张量[batch_size，height，width，channels]，其值将标准化为[-1.25, 1.25]。如果您将图像规范化作为TensorFlow计算图的一部分进行，请确保图像传递非标准化，反之亦然。

3. 要获取输入/输出张量的名称，您只需打印它们，例如导出脚本中的某个位置：

   data_images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[batch_size, height, width, channels], name='normalized_input_images')
   endpoints = model.create_base(data_images, labels_one_hot=None)
   print(data_images, endpoints.predicted_chars, endpoints.predicted_scores)