rec_r34_vd_tps_bilstm_attn模型转inference模型失败，请问是什么问题？

[vinceyzw]

运行命令：
python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn.yml -o Global.checkpoints=./ch_lite/rec_r34_vd_tps_bilstm_attn/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference_model/rec_r34/

出现报错：
Traceback (most recent call last):
File "tools/export_model.py", line 93, in
main()
File "tools/export_model.py", line 67, in main
config, eval_program, startup_prog)
File "/root/PaddleOCR-develop/tools/program.py", line 193, in build_export
image, outputs = model(mode='export')
File "/root/PaddleOCR-develop/ppocr/modeling/architectures/rec_model.py", line 112, in call
predict = predicts['predict']
KeyError: 'predict'

[dyning]

由于基于Attention损失的识别模型和基于CTC的识别模型推理差别很大，目前还在调试中。对于中文文本识别，建议优先选择基于CTC损失的识别模型，实践中也发现基于Attention损失的效果不如基于CTC损失的识别模型。

[LDOUBLEV]

已解决attention模型转inference model的问题

[chenxuezhao]

@LDOUBLEV 你好，请问您是怎么解决的？我用export_model.py 转换attention模型为inference model的时候会报

ValueError: All elements in shape must be positive when it's a list or tuple

的错误。我的转换命令如下：

python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.checkpoints=./output/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_att

[nissansz]

crnn配置中的attention 和ctc loss哪个准确率高？rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml rec_r34_vd_none_none_ctc.yml rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc.yml