TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）

搜索空间空前巨大，我们使用的数据集1.0版本汉字就多大3755个，如果加上1.1版本一起，总共汉字可以分为多达7599+个类别！这比10个阿拉伯字母识别难度大很多！
数据集处理挑战更大，相比于mnist和fasionmnist来说，汉字手写字体识别数据集非常少，而且仅有的数据集数据预处理难度非常大，非常不直观，但是，千万别吓到，相信你看完本教程一定会收货满满!
汉字识别更考验选手的建模能力，还在分类花？分类猫和狗？随便搭建的几层在搜索空间巨大的汉字手写识别里根本不work！你现在是不是想用很深的网络跃跃欲试？更深的网络在这个任务上可能根本不可行！！看完本教程我们就可以一探究竟！总之一句话，模型太简单和太复杂都不好，甚至会发散！（想亲身体验模型训练发散抓狂的可以来尝试一下！）。

数据准备

在开始之前，先介绍一下本项目所采用的数据信息。我们的数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分：

CASIA-HWDB：离线的HWDB，我们仅仅使用1.0-1.2，这是单字的数据集，2.0-2.2是整张文本的数据集，我们暂时不用，单字里面包含了约7185个汉字以及171个英文字母、数字、标点符号等；
CASIA-OLHWDB：在线的HWDB，格式一样，包含了约7185个汉字以及171个英文字母、数字、标点符号等，我们不用。

其实你下载1.0的train和test差不多已经够了，可以直接运行 dataset/get_hwdb_1.0_1.1.sh 下载。原始数据下载链接点击这里. 由于原始数据过于复杂，我们使用一个类来封装数据读取过程，这是我们展示的效果：

看到这么密密麻麻的文字相信连人类都…. 开始头疼了，这些复杂的文字能够通过一个神经网络来识别出来？？答案是肯定的…. 不有得感叹一下神经网络的强大。。上面的部分文字识别出来的结果是这样的：

关于数据的处理部分，从服务器下载到的原始数据是 trn_gnt.zip 解压之后是 gnt.alz，需要再次解压得到一个包含 gnt文件的文件夹。里面每一个gnt文件都包含了若干个汉字及其标注。直接处理比较麻烦，也不方便抽取出图片再进行操作，虽然转为图片存入文件夹比较直观，但是不适合批量读取和训练, 后面我们统一转为tfrecord进行训练。

更新: 实际上，由于单个汉字图片其实很小，差不多也就最大80x80的大小，这个大小不适合转成图片保存到本地，因此我们将hwdb原始的二进制保存为tfrecord。同时也方便后面训练，可以直接从tfrecord读取图片进行训练。

训练过程

def train():
    all_characters = load_characters()
    num_classes = len(all_characters)
    logging.info('all characters: {}'.format(num_classes))
    train_dataset = load_ds()
    train_dataset = train_dataset.shuffle(100).map(preprocess).batch(32).repeat()

    val_ds = load_val_ds()
    val_ds = val_ds.shuffle(100).map(preprocess).batch(32).repeat()

    for data in train_dataset.take(2):
        print(data)

    # init model
    model = build_net_003((64, 64, 1), num_classes)
    model.summary()
    logging.info('model loaded.')

    start_epoch = 0
    latest_ckpt = tf.train.latest_checkpoint(os.path.dirname(ckpt_path))
    if latest_ckpt:
        start_epoch = int(latest_ckpt.split('-')[1].split('.')[0])
        model.load_weights(latest_ckpt)
        logging.info('model resumed from: {}, start at epoch: {}'.format(latest_ckpt, start_epoch))
    else:
        logging.info('passing resume since weights not there. training from scratch')

    if use_keras_fit:
        model.compile(
            optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
            loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
            metrics=['accuracy'])
        callbacks = [
            tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(ckpt_path,
                                               save_weights_only=True,
                                               verbose=1,
                                               period=500)
        ]
        try:
            model.fit(
                train_dataset,
                validation_data=val_ds,
                validation_steps=1000,
                epochs=15000,
                steps_per_epoch=1024,
                callbacks=callbacks)
        except KeyboardInterrupt:
            model.save_weights(ckpt_path.format(epoch=0))
            logging.info('keras model saved.')
        model.save_weights(ckpt_path.format(epoch=0))
        model.save(os.path.join(os.path.dirname(ckpt_path), 'cn_ocr.h5'))