问一下关于字符长度的问题

[ww451575464]

text = torch.LongTensor(opt.batchSize * 5)
text_rev = torch.LongTensor(opt.batchSize * 5)
length = torch.IntTensor(opt.batchSize)

你好，问一下，在这几行，5的含义指的是字符的最大长度么，如果我的字符长度超过5，是否需要更改为实际长度
length在网络中的attention中使用到，具体作用是什么啊

[Canjie-Luo]

1）这是网络初始化变量的过程，与PyTorch动态申请显存的过程无关。如果你的字符长度非常长，超过了5，那么PyTorch将会继续扩大显存，所以不需要担心这个问题；
2）length被用于attention的原因：加速训练和评估过程，只循环到该batch中最长的字符长度就停下。这个过程对于英文单词级别的任务的评估是没有问题的，但是请注意，本开源代码没有针对其他任务做优化，例如中文任务中计算AR的方式。

[ww451575464]

非常感谢！还想问一下，字符长度和识别的准确率之间是否有必然的联系，您这边在训练的时候，有发现最佳长度是多少个字符么

[Canjie-Luo]

训练的字符长度和测试准确率没有必然关系。所有训练的单词来源于90K字典，在读取时末尾加入了终止符“$”，训练模型预测“$”表示结束。例如，在demo中，我们只显示了终止符前的预测结果。所以，长度这个因素在这个任务中不是关键变量。

[ww451575464]

好的，，谢谢！