Tensorflow：如何从张量流模型（注意 OCR 模型）中获取预期的输入图像大小答案

【问题标题】：Tensorflow: How to get the Expected input image size form tensor flow Model(Attention OCR Model)Tensorflow：如何从张量流模型（注意 OCR 模型）中获取预期的输入图像大小
【发布时间】：2020-07-01 13:51:11
【问题描述】：

已从 Tensor Board Graph 获取输入节点名称和输出节点名称，但找不到 Attention OCR Model 的预期输入图像大小。如前所述，移动网络基础模型具有 224x224。

Tensor flow Version : 1.3.0

Tensor Board : 1.12

请帮我从Model Output 中找到预期的输入图像大小。

这里是Attention OCR Model的gibHub链接：

OCR github Link

Attention OCR Model from AOCR Tensorflow package

# Name of the input node
INPUT_NODE_NAME=shuffle_batch 

# Name of the output node specified during transfer learning                    
OUTPUT_NODE_NAME=sequence_loss_fn/SLF/unstack_1
    
# Expected input image size. For mobilenet base model 224x224
IMGSIZE=7

【问题讨论】：

标签： python-3.x tensorflow tensorboard

【解决方案1】：

我不知道自定义实现，但是 tensorflow 研究库中的注意力 OCR 使用输入 'image_shape': (150, 600, 3)，

可以找到here:

我在几个项目中使用此实现从图像中提取自定义字符，效果很好。

【讨论】：