ctc_loss_calculator.cc:144] No valid path found.或loss: inf

最近經常出現一個錯誤，在模型訓練的時候loss：inf，如果出現的不多的話還是可以接受的，但是一旦這個大量出現，模型就不能訓練了，損失也很難收斂，所以今天我終於把這個問題解決了，寫下來表示分享。
經過分析，是輸入長度和標籤長度之間的問題，網上說要求輸入長度要大於標籤長度，我看了一下我的輸入長度13，標籤長度10，符合要求，但是依然出現錯誤，我換了一個模型之後輸入長度14，標籤長度10，問題消失，得出結論，輸入長度要高於標籤長度一部分，至於高出多少，應該考慮識別的字符串中重複並且相鄰的字符數，簡單來說就是儘量的多一些吧，目前沒有分析增加輸入長度對性能的影響，至少肉眼感覺不出來，但是影響性能是肯定的。
下面說怎麼增加輸入長度，我們知道用CTCloss的時候需要有四個輸入，分別如下：

後兩個參數就是輸入長度和標籤長度，標籤長度肯定是沒法改的，這個需求是固定的，所以只能改input_length，後來我發現input_length是和網絡結構相關的，如圖:

可以看到，基礎網絡傳入CTC中的尺寸是（15,37），這個15和我們的input_length就有關係了，我這裏input_length=15-2（我也沒搞懂爲啥減2），37代表的是我識別的36個字符和一個空格，這個時候我只需要增加15這個數就好了，所以我在前邊增加了一個Reshape層，如圖：

經過Reshape之後變成了30，這樣我們再看CTCloss部分:

這裏的輸入尺寸變成了(30,37)，input_length變成了28，label依然是10，錯誤沒有了，又可以浪了。