activation_75 (Activation) (None, 3, 18, 384) 0 batch_normalization_75[0][0]

max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 3, 18, 320) 0 block35_10_ac[0][0]

mixed_6a (Concatenate) (None, 3, 18, 1088) 0 activation_72[0][0]
activation_75[0][0]
max_pooling2d_2[0][0]

Total params: 4,342,240
Trainable params: 4,333,024
Non-trainable params: 9,216

data train: 11214
Traceback (most recent call last):
File "run.py", line 61, in
total_loss += train_step(imgs, target)
File "run.py", line 32, in train_step
loss += loss_function(word_target[:, i, :], y_pred)
File "C:\Users\1619872\OneDrive - Standard Chartered Bank\Desktop\attention_OCR_master1\attention-ocr-master\metrics.py", line 16, in loss_function
loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
File "C:\Users\1619872\python-env\local\lib\site-packages\tensorflow\python\util\dispatch.py", line 206, in wrapper
return target(*args, **kwargs)
File "C:\Users\1619872\python-env\local\lib\site-packages\keras\losses.py", line 1666, in categorical_crossentropy
y_true, y_pred, from_logits=from_logits, axis=axis)
File "C:\Users\1619872\python-env\local\lib\site-packages\tensorflow\python\util\dispatch.py", line 206, in wrapper
return target(*args, **kwargs)
File "C:\Users\1619872\python-env\local\lib\site-packages\keras\backend.py", line 4839, in categorical_crossentropy
target.shape.assert_is_compatible_with(output.shape)
File "C:\Users\1619872\python-env\local\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 1161, in assert_is_compatible_with
raise ValueError("Shapes %s and %s are incompatible" % (self, other))
ValueError: Shapes (64, 163) and (64, 160) are incompatible

What dataset did you used for Attention_OCR training? Original paper uses tfrecord files, but this project uses simpler data format.

Hi!After four or five days of training, 60000 verification codes synthesized by ourselves can not accurately identify the verification codes. What may be the reason for this

Hello ông, tôi có làm và huấn luyện theo code của ông. Sau khi huấn luyện xong mô hình tôi tiến hành predict, mọi kết quả với ảnh đầu vào là ảnh trong tập dữ liệu train đều cho ra kết quả chuẩn. Tuy nhiên khi cho vào những ảnh khác không xuất hiện trong tập train thì kết quả hoàn toàn không chính xác. Fomat dữ liệu nó cho ra là chuẩn, chẳng hạn như 30-B5 21187, ... y như trong file txt mình gán nhãn. Tuy nhiên các giá trị lại hoàn toàn không chính xác. hi vọng ông có thể giúp tôi tìm hiểu thêm.