您使用的是 GitHub 上的第三方库，不便于让其它人了解细节。
应该关注报的错误:
InvalidArgumentError (see above for traceback): Not enough time for target transition sequence (required: 18, available: 17) 0You can turn this error into a warning by using the flag ignore_longer_outputs_than_inputs
意思是 LSTM 序列 outputs 长度已经超出了 inputs 长度。
很有可能是您的数据格式不对，代码：
class LSTMOCR(object):
def __init__(self, mode):
self.mode = mode
# image
self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, FLAGS.image_height, FLAGS.image_width, FLAGS.image_channel])
# SparseTensor required by ctc_loss op
self.labels = tf.sparse_placeholder(tf.int32)
# 1d array of size [batch_size]
self.seq_len = tf.placeholder(tf.int32, [None])
# l2
self._extra_train_ops = []
def build_graph(self):
self._build_model()
self._build_train_op()
self.merged_summay = tf.summary.merge_all()
def _build_model(self):
你的 self.labels 的实际长度超出了 self.seq_len。（错误提示你是否打开开关 ignore_longer_outputs_than_inputs，让错误变成警告。）
仔细检查一下，很可能是某个数据输入的 self.labels 实际长度为 18，但是 self.seq_len 被误设为 17。
TianLin，发表于 2018-4-17 18:08:23