我已经在stackoverflow上读了一些关于attention-ocr的问题，其中大部分是关于特定步骤的实现细节。我想知道的是我们在自己的数据集上微调这个模型的管道。
据我所知，步骤应为：
0）我们应该先下载FSNS数据集吗？我试图绕过这一步并尝试在一个图像上运行推理，但它总是给我错误：＆＃34; ImportError：没有名为＆＃39; fsns＆＃34;的模块。所以我想知道一旦我设置了自己的数据集，这个错误是否会消失。
1）以与FSNS相同的格式存储我们的数据。 （关于此主题的链接：How to create dataset in the same format as the FSNS dataset？，how to create cutomized dataset for google tensorflow attention ocr?）
2）下载预先训练的检查点（http://download.tensorflow.org/models/attention_ocr_2017_08_09.tar.gz）
3）以某种方式修改＆＃39; model.py＆＃39;适合自己的目的。
4）以某种方式修改＆＃39; train.py＆＃39;使用tensorflow服务训练您自己的模块。
我现在仍然处于这个项目的早期阶段（创建自己的数据集），并且对如何做到以及下一阶段是什么感到困惑。
答案 0 :(得分：0)
该错误是由不正确的Python版本引起的。它们应该与Python 2一起运行，您可以更改“ import”语句来解决此错误。尝试将“导入fsns”更改为“从数据集导入fsns”。